近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）在数学、编程等复杂任务上取得突破，OpenAI-o1、DeepSeek-R1 等推理大模型（Reasoning Large Language Models，RLLMs）表现尤为亮眼。但它们为何如此强大呢？
开源语音模型Orpheus让LLM涌现出人类情感！在A100 40GB显卡上，30亿参数模型的流式推理速度甚至超过了音频播放速度。甚至可以zero-shot克隆声音。
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
移动GUI自动化智能体V-Droid采用「验证器驱动」架构，通过离散化动作空间并利用LLM评估候选动作，实现了高效决策。在AndroidWorld等多个基准测试中任务成功率分别达到59.5%、38.3%和49%，决策延迟仅0.7秒，接近实时响应。
近年来，大语言模型（LLMs）的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一，而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习（RLHF），还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法（例如 DPO），都离不开高质量偏好数据集的构建。
RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的高性能 LLM 推理加速引擎。它在阿里巴巴集团内广泛应用，支撑着淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务部门的大模型推理需求。在 RTP-LLM 上，我们实现了一个通用的投机采样框架，支持多种投机采样方法，能够帮助业务有效降低推理延迟以及提升吞吐。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
来自Meta和NYU的团队，刚刚提出了一种MetaQuery新方法，让多模态模型瞬间解锁多模态生成能力！令人惊讶的是，这种方法竟然如此简单，就实现了曾被认为需要MLLM微调才能具备的能力。
学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
