刚刚，全网最懂图文调研的智能体模型震撼上线，看完我直接卸了浏览器
刚刚，全网最懂图文调研的智能体模型震撼上线，看完我直接卸了浏览器疯狂的七月已经落下了帷幕，如果用一个词来形容国产大模型，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
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7727 点击 2025-08-15 13:25
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疯狂的七月已经落下了帷幕，如果用一个词来形容国产大模型，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
思维链 (CoT) 提示技术常被认为是让大模型分步思考的关键手段，通过在输入中加入「Let’s think step by step」等提示，模型会生成类似人类的中间推理步骤，显著提升复杂任务的表现。然而，这些流畅的推理链条是否真的反映了模型的推理能力？
AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
随着AI时代的到来，上一代取得巨大成功的互联网产品都在紧密地结合大模型的能力，为用户提供焕然一新的服务和产品体验。这其中，部分产品走在了变革前沿，不仅利用大模型完成了产品重塑，还借助AI开启了产品的第二增长曲线。
相信我们的读者都对 AI 顶会有非常大的关注和热情，有的读者最近可能刚从 NeurIPS rebuttal 脱身，又开始为下一篇做准备了。 作为推动技术革新与思想碰撞的核心引擎，顶级学术会议不仅是整个学界的生命线，更是我们洞察未来的前沿阵地。
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。