在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。
近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。
「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外，知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。
对 LLM 来说，Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law，瓶颈还很早。具身智能：完全具备人类泛化能力的机器人，在我们这代可能无法实现
Grok AI 最近网页版刚刚上线。我看到不少人都在比较 Grok 对标 ChatGPT 等等 LLM 大模型的研究和生成能力。我想说，背靠 X （前推特）数据库的 Grok AI，最好的使用方式难道不是实时监测全球媒体热点吗？
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
自适应 LLM 反映了神经科学和计算生物学中一个公认的原理，即大脑根据当前任务激活特定区域，并动态重组其功能网络以响应不断变化的任务需求。
