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相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
近期，LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩，在一些研究级数学上（如短程证明、组合构造）也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想，结果会是如何？
虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。
为了解决这一问题，来自中山大学和美团的研究团队提出了 X2SAM，一个统一的图像与视频分割多模态大模型框架。它希望让模型不仅能「看懂」图像和视频，还能进一步「指出」目标在每个像素上的准确位置。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
“LLM 就是一条死路。”
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
大家好，最近有人刚刚为电子产品开发了一个 Claude Code 工具。 它叫做 Blueprint。输入你想要构建的内容，它就会为你的 Arduino 或树莓派项目生成接线图、物料清单和分步组装指南。能不能自己搭建一个呢？
刚刚，Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》，试图用一套 自然语言自动编码器（Natural Language Autoencoders，下文简称 NLA）， 撬开这个黑箱。