基础模型（FM）是一种在海量数据上训练的人工智能系统，具备强大的通用性和跨模态能力。港科大最新发表的论文显示：FM可能引领科学进入第五范式，但大模型的偏见、幻觉等问题仍需正视。
开源大模型，进入中国时间。 10月，公开数据显示，来自中国的开源大模型已经牢牢占据榜单前五。 阿里的Qwen系列和DeepSeek，更是从2024年下半年起，就在开源社区构建起越来越深远的影响力。
近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
加州大学伯克利分校等机构的研究人员，近日推出了一种全新的基因组语言模型GPN-Star，可以将全基因组比对和物种树信息装进大模型，在人类基因变异预测方面达到了当前最先进的水平。
“如果一个问题只需小模型就能回答，为什么还要让更贵的大模型去思考？”
只花120元，效果吊打70000元微调！腾讯提出一种升级大模型智能体的新方法——无训练组相对策略优化Training-Free GRPO。无需调整任何参数，只要在提示词中学习简短经验，即可实现高性价比提升模型性能。
在AI浪潮中，蚂蚁集团重磅推出万亿参数思考模型Ring-1T，不仅在数学竞赛上刷新开源SOTA，还在逻辑推理和医疗问答中脱颖而出。实测显示，其推理能力直逼闭源巨头，开源AI迈入万亿参数时代。
当强化学习（RL）成为大模型后训练的核心工具，「带可验证奖励的强化学习（RLVR）」凭借客观的二元反馈（如解题对错），迅速成为提升推理能力的主流范式。从数学解题到代码生成，RLVR 本应推动模型突破「已知答案采样」的局限，真正掌握深度推理逻辑 —— 但现实是，以 GRPO 为代表的主流方法正陷入「均值优化陷阱」。
大家或许都有过这样的体验： 看完一部喜欢的动漫，总会心血来潮地想去 “圣地巡礼”；刷到别人剪辑精美的旅行 vlog，也会忍不住收藏起来，想着哪天亲自走一遍同样的路线。旅行与影像的结合，总是能勾起人们的
模型众多，该如何选择？ GPT-5：OpenAI的最新旗舰模型，统一智能系统，GPT-5 集成了多个模型，自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理，多模态首选。 GPT-5 Thinking：GPT
