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推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
Two Heads are Better Than One"（两个脑袋比一个好/双Agent更优）源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中，创造性地让多个智能体协同工作，如同专家智囊团。
对于AI视觉多模态大模型只关注显著信息这一根本性缺陷，哈工大GiVE实现突破！
Llama 4 或许只是冰山一角。
2025年4月16日，Cohere 发布了其最新一代多模态搜索模型 Embed 4，在多模态数据处理、长文本建模和跨模态检索能力上实现了显著提升，进一步巩固了其在企业级 AI 搜索领域的领先地位。
视频人物抠像技术在电影、游戏、短视频制作和实时视频通讯中具有广泛的应用价值，但面对复杂背景和多目标干扰时，如何实现一套兼顾发丝级细节精度及分割级语义稳定的视频抠图系统，始终是个挑战。
视频理解的CoT推理能力，怎么评？
让推理模型不要思考，得到的结果反而更准确？