就在昨天，来自UCLA的两位研究者黄溢辰和杨林做了一件让整个AI圈都震惊的事。他们用Google的Gemini 2.5 Pro模型，在2025年国际数学奥林匹克竞赛中拿下了金牌水平的成绩，6道题解对了5道。这可不是什么花架子，IMO被公认为是测试AI推理能力的终极试金石，因为它需要的不仅仅是计算，更需要创造性思维和严密的逻辑推理。
想象一下，你在一个陌生的房子里寻找合适的礼物盒包装泰迪熊，需要记住每个房间里的物品特征、位置关系，并根据反馈调整行动。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
由UCLA等机构共同组建的研究团队，全球首次在20亿参数非SFT模型上，成功实现了多模态推理的DeepSeek-R1「啊哈时刻」！就在刚刚，我们在未经监督微调的2B模型上，见证了基于DeepSeek-R1-Zero方法的视觉推理「啊哈时刻」！
很多大佬在被问到AI对哪些领域影响最大时，都会提起教育和大健康领域。在全球的很多地方，改变已经在悄然发生。例如这两天，加州大学洛杉矶分校有一条消息，就是在2025年冬季，学校的一门比较文学课程将由AI来生成教科书、作业和提供一个随时可以探讨问题的助教。
39年来一个看似理所当然的数学理论，刚刚被数学家证伪！UCLA和MIT的研究者证实：概率论中众所周知的假设「上下铺猜想」是错的。有趣的是，他们用AI已经证明到了99.99%的程度，但最终，靠的还是理论论证。
最近来自香港科技大学（HKUST）、南洋理工大学（NTU）与加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的研究者们提供了新的思路：他们发现大语言模型如 ChatGPT 可以理解传感器信号进而完成物理世界中的任务。该项目初步成果发表于 ACM HotMobile 2024。
来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统，能够让LLM自我合成数据，自我微调提升性能，甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。
Sam Altman认为AGI很快就会降临，但若是没有感官兼备的AI何以称为智能？最近，UCLA等机构研究人员提出多模态具身智能大模型MultiPLY，AI可以知冷知热、辨音识物。
教大模型调用工具，已经是AI圈关注度最高的话题之一了。这不，又有一项研究登上最新NeurIPS 2023——它是一个叫做Chameleon（变色龙）的框架，号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱，来自微软与加州大学洛杉矶分校（UCLA）。
