Thinking模式当道，教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI，带着他们的新方法来了！
你对着家里的机器人说：“去厨房，看看冰箱里还有没有牛奶。”
强化学习可以提升LLM推理吗？英伟达ProRL用超2000步训练配方给出了响亮的答案。仅15亿参数模型，媲美Deepseek-R1-7B，数学、代码等全面泛化。
尽管人工智能（AI）在飞速发展，当前 AI 开发仍严重依赖人类专家大量的手动实验和反复的调参迭代，过程费时费力。
自年初起，DeepSeek-R1、OpenAI o3、Qwen3等推理模型相继问世，展现出令人惊叹的智能水平，但它们为什么突然变得这么聪明？东京大学联合Google DeepMind的研究者们终于找到了答案。
好夸张…… 参赛大模型全军覆没，通通0分。 谢赛宁等人出题，直接把o3、Gemini-2.5-pro、Claude-3.7、DeepSeek-R1一众模型全都难倒。
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
在开源模型领域，DeepSeek 又带来了惊喜。
国产推理大模型又有重磅选手。MiniMax开源MiniMax-M1，迅速引起热议。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
