多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
近年来，多模态大模型（MLLMs）发展迅猛，从看图说话到视频理解，似乎无所不能。
使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
最近，Ai2耶鲁NYU联合推出了一个科研版「Chatbot Arena」——SciArena。全球23款顶尖大模型火拼真实科研任务，OpenAI o3领跑全场，DeepSeek紧追Gemini挤入前四！不过从结果来看，要猜中科研人的偏好，自动评估系统远未及格。
当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
最新研究发现，模型的规模和通用语言能力与其处理敏感内容的判断能力并无直接关联，甚至开源模型表现的更好。
当前，驱动科学研究的人工智能（AI for Science，AI4S）在单点取得了可观的进展，实现了工具层面的革新，然而要成为「革命的工具」，需要采用「通专融合 AGI」方式。
您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。
LLM用得越久，速度越快！Emory大学提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM在处理相似任务时推理成本降低56%，准确率提升，为AI模型发展提供新思路。
