今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能，引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时，这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答，生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案，也被称为模型「幻觉」 问题，如下图（a）所示，造成严重资源浪费且会误导用户，严重损害了模型的可靠性（Reliability）。
本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
当前最强大的视觉语言模型（VLMs）虽然能“看图识物”，但在理解电影方面还不够“聪明”。
Agent能力每7个月翻一番！
GPT-4o、Gemini这些顶级语音模型虽然展现了惊人的共情对话能力，但它们的技术体系完全闭源。
超长上下文窗口的大模型也会经常「失忆」，「记忆」也是需要管理的。
从GPT-2到Llama 4，大模型这几年到底「胖」了多少？从百亿级密集参数到稀疏MoE架构，从闭源霸权到开源反击，Meta、OpenAI、Mistral、DeepSeek……群雄割据，谁能称王？
难得难得，几大AI巨头不竞争了不抢人了，改联合一起发研究了。
剧本杀大家都玩过吗？这是一种经典的桌上角色扮演游戏（TTRPG）， 游戏中的核心人物是游戏主持人（GM）， 相当于整个世界的「导演 + 编剧 + 旁白」，负责掌控游戏环境，讲述故事背景，并扮演所有非玩家角色（NPC）。
大模型在潜空间中推理，带宽能达到普通（显式）思维链（CoT）的2700多倍？
