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大语言模型在代码生成上的能力不断增强，但在复杂算法题，尤其是竞赛编程场景中，仍然容易因为算法选择错误、边界条件遗漏、复杂度判断失误或隐藏测试覆盖不足而失败。Solvita是一款面向竞赛编程的智能体框架，通过四个角色（Planner、Solver、Oracle、Hacker）形成闭环系统，并利用可训练的图结构知识网络积累经验。
「不如直接数字人」 私以为，世界模型这个概念的发展经过了三个非常幽默的阶段。 第一阶段：硅谷真懂行的老登如杨立昆、李飞飞，觉得大语言模型在讲故事上没啥空间了，所以从学术圈拽了个新概念过来尝试弯道超车。
近年来，强化学习在游戏智能体、具身智能、大语言模型等领域取得了显著进展。然而，在真实世界中，强化学习仍面临一个核心难题：高质量样本的获取不仅成本高昂，还可能带来多种风险。因此，样本增强成为缓解强化学习中样本获取成本高、风险大等问题的重要途径之一。
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
美国当地时间6月24日，OpenAI与博通联合发布了双方合作的首款定制芯片Jalapeño。这是一款专用集成电路（ASIC），专门针对大语言模型的推理任务而设计，也标志着OpenAI正式进军AI芯片领域。
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
近年来，大语言模型（LLMs）在长篇视觉叙事中展现出卓越潜力，生产方式正迅速从单一模型生成转向面向生产的智能体系统。但长视频剪辑仍然是一个极难控制的长期任务。模型有时会在缺乏素材依据的情况下强行生成，甚至在面对明显断档的转场或人物不一致时依然“盲目拼接”。
据最新独家爆料，谷歌目前正在紧锣密鼓地对即将发布的重磅大语言模型Gemini 3.5 Pro进行高强度的激进迭代，在正式揭晓之前，内部预计还会测试更多的版本。
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。
尽管大语言模型（Large Language Models, LLMs）在复杂数学推理、代码生成和知识问答上表现突出，但它们仍常在多位数加法这类基础算术任务上犯错。