近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中展现出惊人的能力，这在很大程度上得益于过程级奖励模型（PRMs）的赋能。PRMs 作为 LLMs 进行多步推理和决策的关键「幕后功臣」，负责评估推理过程的每一步，以引导模型的学习方向。
我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
欧洲首款，不容易 CECP过的艰辛。
大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。该框架通过对比人类与LLM在语义压缩中的策略，揭示了两者在压缩效率与语义保真之间的根本差异：LLM偏向极致的统计压缩，而人类更重细节与语境。
尽管大型语言模型（LLMs）和大型视觉 - 语言模型（VLMs）在视频分析和长语境处理方面取得了显著进展，但它们在处理信息密集的数小时长视频时仍显示出局限性。
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的推理能力正以前所未有的速度发展。
人人都绕不开的推荐系统，如今正被注入新的 AI 动能。 随着 AI 领域掀起一场由大型语言模型（LLM）引领的生成式革命，它们凭借着强大的端到端学习能力、海量数据理解能力以及前所未有的内容生成潜力，开始重塑各领域的传统技术栈。
近年来，强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力，其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。
近年来，大型语言模型（LLM）在处理复杂任务方面取得了显著进展，尤其体现在多步推理、工具调用以及多智能体协作等高级应用中。这些能力的提升，往往依赖于模型内部一系列复杂的「思考」过程或 Agentic System 中的 Agent 间频繁信息交互。
