近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析，是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域，我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO，帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE，首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合，并开源了完整的技术框架，包括 Modeling 和 Training 两大部分，并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
又有一个 AI Scientist 的论文通过了顶会同行评审。
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验包揽全架构、多模态、微调技术，可为研究人员提供效率与性能平衡的参考。
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型，此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告，进一步披露了这个模型的细节。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
AI越来越聪明，但如果它们反应慢，效率低，也难以满足我们的需求。
全球最贵估值科技公司，AI 巨头 Palantir 如何合理定价？
你是否曾对大语言模型（LLMs）下达过明确的“长度指令”？
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理，大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
即使RLVR（可验证奖励强化学习）使用错误的奖励信号，Qwen性能也能得到显著提升？
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
来自中国人民大学高瓴人工智能学院与值得买科技 AI 团队在 CVPR 2025 会议上发表了一项新工作，首次提出了一种从静态图像直接生成同步音视频内容的生成框架。其核心设计 JointDiT（Joint Diffusion Transformer）框架实现了图像 → 动态视频 + 声音的高质量联合生成。
MetaMind是一个多智能体框架，专门解决大语言模型在社交认知方面的根本缺陷。传统的 LLM 常常难以应对现实世界中人际沟通中固有的模糊性和间接性，无法理解未说出口的意图、隐含的情绪或文化敏感线索。MetaMind首次使LLMs在关键心理理论(ToM)任务上达到人类水平表现。
来自华盛顿大学、AI2、UC伯克利研究团队证实，「伪奖励」（Spurious Rewards）也能带来LLM推理能力提升的惊喜。
又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent—— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。
过度依赖CoT思维链推理会降低模型性能，有新解了！ 来自字节、复旦大学的研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选择短回答或详细的长文本推理，最终实现了准确性与效率的最佳平衡。
你有没有遇到过这样的算力困境：买了 GPU，用不了几次就闲置烧钱，偶尔想用的时候却一卡难求？
1+1等于几？
在日益强调“思维能力”的大语言模型时代，如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停”，成为当前智能推理研究的重要课题。
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
既能提升模型能力，又不显著增加内存和时间成本，LLM第三种Scaling Law被提出了。
最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！
仅需一个强化学习（RL）框架，就能实现视觉任务大统一？
基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调，得到在下游任务表现更好的专有模型，已经成为了一类标准范式。
表现最好的GPT-o4 mini，物理推理能力也远不及人类！
上下文长度达 13 万 token，适用于多段文档综合分析、金融、法律、科研等复杂领域任务。
Meta推出KernelLLM，这个基于Llama 3.1微调的8B模型，竟能将PyTorch代码自动转换为高效Triton GPU内核。实测数据显示，它的单次推理性能超越GPT-4o和DeepSeek V3，多次生成时得分飙升。
