在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
Transformer作者Llion Jones带着自己的初创公司Sakana AI，又来搞事情了。（doge）最新推出的开源框架——ShinkaEvolve，可以让LLM在自己写代码优化自己的同时，还能同时兼顾效率，be like为进化计算装上一个“加速引擎”。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
OpenRouter 创立于 2023 年初，给用户提供一个统一的 API Key，用于调用自身接入的所有模型，既包括了市面上的主流基础模型，也包括部分开源模型，一些开源模型还有多个不同的供应商。如果用户选择使用自有的 Key ，也可以同时享受 OpenRouter 的统一接口与其他服务。
LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
9 月 22 日下午，联发科推出的新一代旗舰 5G 智能体 AI 芯片 —— 天玑 9500，并展示了一系列新形态端侧的 AI 应用，在公众层面首次推动端侧 AI 从尝鲜到好用。现在，让手机端大语言模型（LLM）处理一段超长的文本，最长支持 128K 字元，它只需要两秒就能总结出会议纪要，AI 还能自动修改你的错别字。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
