近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
OpenRouter 创立于 2023 年初，给用户提供一个统一的 API Key，用于调用自身接入的所有模型，既包括了市面上的主流基础模型，也包括部分开源模型，一些开源模型还有多个不同的供应商。如果用户选择使用自有的 Key ，也可以同时享受 OpenRouter 的统一接口与其他服务。
LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
刚刚，0产出估值就已冲破120亿美元的Thinking Machines，终于发布首篇研究博客。
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
您可能已经在产品里放进了问答、总结、甚至自动报表模块，但表格一上来，体验就变味了，这不奇怪。表格是二维、带结构、还经常跨表跨文，和纯文本完全不一样；项目作者在《Tabular Data Understanding with LLMs》里把这件事掰开揉碎，从输入表示到任务版图，再到评测与未来方向都梳理清楚了。
前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗？ 前段时间，谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
