在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
在大语言模型（LLM）席卷各类复杂任务的今天，“测试时扩展”（Test-Time Scaling，TTS）已成为提升模型推理能力的核心思路 —— 简单来说，就是在模型 “答题” 时分配更多的计算资源来让它表现更好。严格来说，Test-Time Scaling 分成两类：
扩散大语言模型得到了突飞猛进的发展，早在 25 年 2 月 Inception Labs 推出 Mercury—— 第一个商业级扩散大型语言模型，同期人民大学发布第一个开源 8B 扩散大语言模型 LLaDA，5 月份 Gemini Diffusion 也接踵而至。
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。作为目前 AI 领域的主力训练芯片，H100 配备 80GB 内存，其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上，它将测试一系列人工智能处理应用，包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型（LLM）。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
随着 AI 技术的发展，大语言模型已经越来越多地应用于人们的日常生活中。需要了解的是，现阶段大语言模型面临版权保护的实际需求：
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
家人们，不知道你有没有试过，在和 AI 聊天时，冷不丁地问一句： “你刚刚在想什么？”
