长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
2025第一季度刚刚过完，中国大模型“国产之光”已经可以预定一个年度关键词了。从DeepSeek走红全网，到Manus一夜爆火，再到宇树为代表的机器人让中外网友连连惊呼……毫无疑问，中国前沿科技，正在2025年成为全世界热议和肯定的焦点。
端午节前OpenAI发布了o3/o4-mini模型的Function Calling指南，这份指南可以说是目前网上最硬核权威的大模型函数调用实战手册，没有之一。
大模型时代，没人愿意缺席AI+医疗。
大语言模型（LLMs）作为由复杂算法和海量数据驱动的产物，会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式？这听起来或许有些大胆，但背后的推理其实并不难理解：
新加坡国立大学等机构的研究者们通过元能力对齐的训练框架，模仿人类推理的心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验结果显示，这一方法不仅提升了模型在数学与编程任务上的性能，还展现出跨领域的可扩展性。
杯子在我的左边还是右边？
在多智能体AI系统中，一旦任务失败，开发者常陷入「谁错了、错在哪」的谜团。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构首次提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，揭示该问题的复杂性与挑战性。
生成式AGI已经颠覆了人们的生活，但AI工具并没有随着用户使用场景的融合而整合。各个赛道的头部玩家依靠独家的数据库发展模型，现有算力和数据量难以支撑多模态和跨业务领域拓展，急需形成用户粘性的市场竞争也使得AI的生成稳定性被优先考虑。
随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。
