迈向通用人工智能（AGI）的核心目标之一就是打造能在开放世界中自主探索并持续交互的智能体。随着大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的飞速发展，智能体已展现出令人瞩目的跨领域任务泛化能力。
LLMs能当科研助手了？ 北大出考题，结果显示：现有模型都不能胜任。
最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无需微调就能适应任务。不仅效率最高提升12000倍，而且具备出色的零样本泛化能力。
现有的语言大模型（LLMs）在复杂指令下的理解和执行能力仍需提升。
在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷全球的今天，越来越多的研究者意识到：我们需要的不只是 “会说话” 的 LLM，更是 “能解释” 的 LLM。
大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
强化学习·RL范式尝试为LLMs应用于广泛的Agentic AI甚至构建AGI打开了一扇“深度推理”的大门，而RL是否是唯一且work的一扇门，先按下不表（不作为今天跟大家唠的重点），至少目前看来，随着o1/o3/r1/qwq..等一众语言推理模型的快速发展，正推动着LLMs和Agentic AI在不同领域的价值与作用，
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战，专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
