LLM的规模爆炸式增长，传统量化技术虽能压缩模型，却以牺牲精度为代价。莱斯大学团队的最新研究DFloat11打破这一僵局：它将模型压缩30%且输出与原始模型逐位一致！更惊艳的是，通过针对GPU的定制化解压缩内核，DFloat11使推理吞吐量提升最高38.8倍。
阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit，性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT)，具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力；支持 11 类高频图像编辑任务类型，如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。
近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。
AI是否能像人类一样感受世界？Anthropic最新研究揭示AI幸福感的可能性，科学家们却为此吵翻天。Anthropic专家大胆预测：Claude可能已有15%概率具有意识，五年后或将突飞猛进！
上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
RL + LLM 升级之路的四层阶梯。
在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
o3病毒学能力击败了94%博士级专家，准确率高达43.8%。多家研究机构联手，通过VCT测试揭示，顶尖LLM不仅能解决复杂实验难题，直接拉低了生物武器制造门槛。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
