大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
苹果研究者发现：无论是OpenAI GPT-4o和o1，还是Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型，都未被发现任何形式推理的证据，而更像是复杂的模式匹配器。无独有偶，一项多位数乘法的研究也被抛出来，越来越多的证据证实：LLM不会推理！
7 年前，谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年，谷歌又发布了 Universal Transformer（UT）。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环，从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。
Mistral AI盈利路径不明确，但其边缘AI模型性能超谷歌、Meta。
OpenAI o1 的发布，再次给 AI 领域带来了一场地震。 o1 能像人类一样「思考」复杂问题，拥有优秀的通用推理能力。在未经专门训练的情况下，o1 能够直接拿下数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。
精子和卵子结合第一瞬间，会发生什么？AlphaFold竟揭晓了答案。它成功预测出，三种精子蛋白质相互作用的复合物，成为生命孕育的关键所在。
如何全模态大模型与人类的意图相对齐，已成为一个极具前瞻性且至关重要的挑战。
AI 在改变获取信息的方式 Google，硅谷的代言人，AI 界的巨擘，技术牛，论文多，做给消费者用的 AI 产品，却几乎没有出圈的。 不过，也有一个例外：NotebookLM，甚至连死对头 Sam Altman 也觉得它很酷。
Meta版o1也来了。 田渊栋团队带来新作Dualformer，把快慢思考无缝结合，性能提升还成本更低。 能解决迷宫、推箱子等复杂问题。
人工智能初创公司 Mistral 发布了其首个旨在运行在边缘设备上的生成式人工智能模型，如笔记本电脑和手机。
