块离散去噪扩散语言模型（BD3-LMs）结合自回归模型和扩散模型的优势，解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成，利用键值缓存提升效率，并通过优化噪声调度降低训练方差，达到扩散模型中最高的预测准确性，同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
万字长文，对多模态LLM中对齐算法进行全面系统性回顾！
华人学者、斯坦福大学副教授 James Zou 领导的团队提出了 TextGrad ，通过文本自动化“微分”反向传播大语言模型（LLM）文本反馈来优化 AI 系统。只需几行代码，你就可以自动将用于分类数据的“逐步推理”提示转换为一个更复杂的、针对特定应用的提示。
清华智能产业研究院（AIR）博三在读，去年六月份，出于对语言模型 LLM 的强烈兴趣，加入了字节 as Top Seed Intern，在人工智能的最前沿进行探索。刚好这个话题和我现在做的工作强相关，我分享一下自己的观点和亲身体验。
研究发现，LLM在创作梗图时表现出惊人的幽默感与创造力，甚至超越了人类创作者！AI创作的梗图评分更高，但最具灵魂的作品仍来自人类。
当你要求AI"帮我订一张去纽约的机票"时，它需要理解目标、分解步骤、适应变化，这个过程远比看起来复杂。UC伯克利的研究者们带来了振奋人心的新发现：通过将任务规划和执行分离的PLAN-AND-ACT框架，他们成功将智能体在长期任务中的规划能力提升了54%，创造了新的技术突破。
一个超越DeepSeek GRPO的关键RL算法出现了！这个算法名为DAPO，字节、清华AIR联合实验室SIA Lab出品，现已开源。禹棋赢，01年生，本科毕业于哈工大，直博进入清华AIR，目前博士三年级在读。去年年中，他以研究实习生的身份加入字节首次推出的「Top Seed人才计划」。
前脚被谷歌点名感谢空间训练平台，后脚又开源了空间模型！杭州六小龙群核科技发了一个空间理解开源模型SpatialLM，让机器人刷一段视频，就能理解物理世界的几何关系。结合之前发布的空间智能训练平台SpatialVerse，群核科技要为机器人提供从空间认知到行动交互的训练闭环。机器人也被「卷」到要上学了。
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计，使用提示词「a creative time display」，它可能会给出这样的结果：
近年来，大型语言模型（LLM）通过大量计算资源在推理阶段取得了解决复杂问题的突破。推理速度已成为 LLM 架构的关键属性，市场对高效快速的 LLM 需求不断增长。
