近年来，大型语言模型（LLM）通过大量计算资源在推理阶段取得了解决复杂问题的突破。推理速度已成为 LLM 架构的关键属性，市场对高效快速的 LLM 需求不断增长。
事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
近段时间，著名 AI 科学家 Andrej Karpathy 提出的氛围编程（vibe coding）是 AI 领域的一大热门话题。简单来说，氛围编程就是鼓励开发者忘掉代码，进入开发的氛围之中。更简单地讲，就是向 LLM 提出需求，然后「全部接受」即可。
DeepSeek 提出的 GRPO 可以极大提升 LLM 的强化学习效率，不过其论文中似乎还缺少一些关键细节，让人难以复现出大规模和工业级的强化学习系统。
HuixiangDou 是群聊场景的 LLM 知识助手。
Neurobo（弈智交互）是一家位于上海的创业公司，获得前百度总裁、微软副总裁陆奇博士创办的奇绩创坛的投资。团队核心成员来自清华大学与日本筑波大学等海内外名校，致力于结合 LLM 与现实场景数据，让二次元用户可以将「谷子」变为随身相伴，随时触达的实体情感伴侣。
近年来，大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而，要实现其高效部署，精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律，我们开展了大规模的实证研究，通过在不同配置上进行网格搜索，我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律（Optimal Hyperparameter Scaling Law）。
当涉及到空间推理任务时，LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系，还需要结合地理数据和语义信息，生成准确的回答。为了突破这一瓶颈，研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架，旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
Manus 的产品名，意思为“手”，来自拉丁文 "mens et manus" —— 知行合一。它体现了一种理念：知识和智慧必须通过身体力行才能对世界产生正向影响。这就是 Manus 的追求，为 LLM 做一双能巧妙调用工具的手，从而扩展人的能力，让你心中的愿景成为现实。
在大语言模型 (LLM) 的研究中，与以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑思维能力相比，LLM 中同等重要的 Leap-of-Thought 能力，也称为创造力，目前的讨论和分析仍然较少。这可能会严重阻碍 LLM 在创造力上的发展。造成这种困局的一个主要原因是，面对「创造力」，我们很难构建一个合适且自动化的评估流程。
