幻觉并非什么神秘现象，而是现代语言模型训练和评估方式下必然的统计结果。它是一种无意的、因不确定而产生的错误。根据OpenAI9月4号论文的证明，模型产生幻觉(Hallucination)，是一种系统性缺陷。
训练、推理性价比创新高。 大语言模型（LLM），正在进入 Next Level。 周五凌晨，阿里通义团队正式发布、开源了下一代基础模型架构 Qwen3-Next。总参数 80B 的模型仅激活 3B ，性能就可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，也超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking，实现了模型计算效率的重大突破。
Thinking Machines Lab成立7个月，估值120亿美元，首次公开研究成果：LLM每次回答不一样的真凶——kernel缺乏批处理不变性。Lilian Weng更是爆猛料：首代旗舰叫 Connection Machine，还有更多在路上。
刚刚，0产出估值就已冲破120亿美元的Thinking Machines，终于发布首篇研究博客。
大模型在科研领域越来越高效了。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
英伟达也做深度研究智能体了。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
在大型语言模型（LLM）进行数学题、逻辑推理等复杂任务时，一个非常流行且有效的方法叫做 “自洽性”（Self-Consistency），通常也被称为“平行思考”。
经历了前段时间的鸡飞狗跳，扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
