而马毅是那类觉得不够的人，他于无声处开始提问：智能的本质是什么？自 2000 年从伯克利大学博士毕业以来，马毅先后任职于伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、微软亚研院、上海科技大学、伯克利大学和香港大学，现担任香港大学计算与数据科学学院院长。他和团队提出的压缩感知技术，到现在还在影响计算机视觉中模式识别领域的发展。
来自英伟达和UIUC的华人团队提出一种高效训练方法，将LLM上下文长度从128K扩展至惊人的400万token SOTA纪录！基于Llama3.1-Instruct打造的UltraLong-8B模型，不仅在长上下文基准测试中表现卓越，还在标准任务中保持顶尖竞争力。
DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
来自UIUC等大学的华人团队，从LLM的基础机制出发，揭示、预测并减少幻觉！通过实验，研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响，总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
LLM在推理任务中表现惊艳，却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架，将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM，让模型像人类一样「边想边改」，无需外部帮助即可提升准确性。
由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线，中南大学刘艺灏为第一作者
代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！
本篇综述的作者包括来自复旦大学 CodeWisdom 团队的研究生刘俊伟、王恺欣、陈逸轩和彭鑫教授、娄一翎青年副研究员，以及南洋理工大学的陈震鹏研究员和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的张令明教授。
解决问题：传统生物基因数据处理成本高且繁杂，生物基因数据分析师通常需要做重复而低效的数据处理与核查工作，团队设计了 GenoTEX 数据集以及 GenoAgent 数据处理分析师以进行重复工作替代
