使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
当前，大语言模型（LLMs）在编程领域的能力受到广泛关注，相关论断在市场中普遍存在，例如 DeepMind 的 AlphaCode 曾宣称达到人类竞技编程选手的水平
谁说扩散模型只能生成图像和视频？现在它们能高质量地写代码了，速度还比传统大模型更快！Inception Labs推出基于扩散技术的全新商业级大语言模型——Mercury。
MoCa框架把单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型，通过持续预训练和异构对比微调，提升模型性能和泛化能力，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
最近一直在测试大模型来做生物信息，效果还可以，主要使用gemini cli，由于一直还有机会用上claude code，所以只能通过cursor来使用claude 4，这次内容我们来测试一下claud4的生物信息能力。
自适应语言模型框架SEAL，让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异，显著提升了模型的适应性和性能，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
现在的世界模型，值得批判。 我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。
学好数理化，走遍天下都不怕！ 这一点这在大语言模型身上也不例外。
在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
