策略学习助力LLM推理效率：MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式
策略学习助力LLM推理效率：MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式大语言模型（LLM）的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容，而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块，实现并行生成。
来自主题: AI技术研报
7295 点击 2025-05-21 14:12
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大语言模型（LLM）的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变。传统自回归解码按顺序生成内容，而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块，实现并行生成。
洛桑联邦理工学院研究团队发现，当GPT-4基于对手个性化信息调整论点时，64%的情况下说服力超过人类。实验通过900人参与辩论对比人机表现，结果显示个性化AI达成一致概率提升81.2%。研究警示LLM可能被用于传播虚假信息，建议利用AI生成反叙事内容应对威胁，但实验环境与真实场景存在差异。
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
MCP 是一种开放的技术协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和服务的交互方式。你可以把 MCP 理解成像是一个 AI 世界的通用翻译官，让 AI 模型能够与各种各样的外部工具"对话"。
AI能写论文、画图、考高分，但连「看表读时间」「今天是星期几」都错得离谱？最新研究揭示了背后惊人的认知缺陷，提醒我们：AI很强大，但精确推理还离不开人类。
你以为PDF只是用来阅读文档的？这次它彻底颠覆了你的想象！极客Aiden Bai最新整活——直接把大语言模型（LLM）塞进PDF里，打开文件就能让AI讲故事、陪你聊天！更夸张的是，连Linux系统都能在PDF里运行。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。
最近，Meta 公司首席 AI 科学家、图灵奖得主 LeCun 转发了他在纽约大学的同事 Kyunghyun Cho 的一篇帖子：内容是关于这位教授 2025 学年机器学习研究生课程的教学大纲和讲义。
递归思考 + 自我批判，CoRT 能带来 LLM 推理力的飞跃吗？
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。