大模型的能力正在被不同的范式逐步解锁：In-Context Learning 展示了模型无需微调即可泛化到新任务；Chain-of-Thought 通过引导模型分步推理来提升复杂问题的求解能力；近期，智能体框架则赋予模型调用工具、多轮交互的能力。
扩散语言模型（Diffusion LLMs, dLLMs）因支持「任意顺序生成」和并行解码而备受瞩目。直觉上，打破传统自回归（AR）「从左到右」的束缚，理应赋予模型更广阔的解空间，从而在数学、代码等复杂任务上解锁更强的推理潜力。
为什么在LLM推理能力大幅跃升的2026，我们依然只有AI Copilot而没有AI Teammate？尽管AI编程工具遍地开花，但不管是Claude Code还是Codex，本质上仍是“单Agent开发”或“主从控制”架构。而“AI结对编程”迟迟无法落地？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
大模型推理的基石 vLLM，现在成为创业公司了。
大模型竞赛中，算力不再只是堆显卡，更是抢效率。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
目前已经出现了一些早期迹象，通用LLM助手领域的市场格局，正朝着“赢家通吃”，至少是“赢家通吃大部分市场”的趋势发展。在ChatGPT、Gemini、Claude 3和Cursor这几款产品中，仅有9%的用户会为一款以上的产品付费。
不讲武德！游戏圈这回真是被AI抄家了。（doge）
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek（深度求索）正式发布了 DeepSeek-R1 模型，并由此开启了新的开源 LLM 时代。在 Hugging Face 刚刚发布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中，DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模型。
