MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
从Cursor到Claude Code和最近很火的Kiro，AI编程能在几秒钟内生成完整的函数，但它真的理解代码在做什么吗？最近两项突破性研究发现了一个让人意外的结果：现在的AI虽然"会写"，但还远没有"真懂"。
Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
今天，我们正式发布MiniMax Agent全栈开发功能。这可能是全球首个 在复杂全栈网站应用上高交付率 的Agent。它支持Supabase后端托管、Stripe支付功能、cron job定时任务、长链接维持等能力，可开发需要API、实时数据、下单支付、LLM调用、定时任务、登录注册等功能的各类应用。
超长上下文窗口的大模型也会经常「失忆」，「记忆」也是需要管理的。
LLM正以前所未有的速度进化：METR发现，它们的智能每7个月就翻一番。到了2030年，一个模型可能只需几小时，就能搞定人类工程师几个月的工作。别眨眼，你的岗位或许已在倒计时中。
Zeju Qiu和Tim Z. Xiao是德国马普所博士生，Simon Buchholz和Maximilian Dax担任德国马普所博士后研究员
多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
近年来，多模态大模型（MLLMs）发展迅猛，从看图说话到视频理解，似乎无所不能。
