随着 Gemini-Diffusion，Seed-Diffusion 等扩散大语言模型（DLLM）的发布，这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是，当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制，对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
近一年来，围绕人工智能（AI）、生成式 AI（GenAI）和大语言模型（LLM）的炒作愈演愈烈，大众的兴趣翻了一番，针对 AI 的投资激增，各国政府也采取了更加明确的立场。根据一些人的说法，AI 与人类的未来息息相关。
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
近期，基于大语言模型的智能体（LLM-based agent）在学术界和工业界中引起了广泛关注。对于智能体而言，记忆（Memory）是其中的重要能力，承担了记录过往信息和外部知识的功能，对于提高智能体的个性化等能力至关重要。
你有没有发现，AI 应用生成平台们正在走向一条与大家预期完全不同的路？很多人原本以为这会是一场血腥的零和游戏，大家会在价格战中厮杀到底，最终只剩一家独大。但现实却让人意外：这些平台不但没有互相厮杀，反而开始各自寻找差异化的定位，在不同的细分市场中共存共荣。这让我想起了大语言模型市场的发展轨迹，同样出人意料，同样充满启发。
gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b OpenAI终于把开源的模型放出来了。 gpt-oss系列也是自GPT2以来，OpenAI首次开源的大语言模型。
融资10亿美元，要在开源上挑战Deepseek！ 前谷歌DeepMind成员、AlphaGo开发者创立Reflection AI，致力于开发开源大语言模型。
深度研究智能体（Deep Research Agents）凭借大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，正在重塑知识发现与问题解决的范式。
近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
成立仅一年的初创公司Reflection AI 正洽谈融资逾 10 亿美元，用于开发开源大语言模型，与中国深度求索（DeepSeek）、法国 Mistral 及美国 Meta 等企业展开竞争。
