AI能像人类一样不断从经验中学习、进化，而不仅仅依赖于人工标注的数据？测试时强化学习(TTRL)与记忆系统的结合正在开启这一全新可能！
在人工智能迅猛发展的时代，AI 大模型已成为推动科技进步与社会变革的核心力量。回顾 AI 大模型的发展史，不难发现，AI 正逐渐从“快思考”转变为“慢思考”。
新的亿级大规模图文对数据集来了，CLIP达成新SOTA！
随着人工智能技术迅猛发展，大模型（如GPT-4、文心一言等）正逐步渗透至社会生活的各个领域，从医疗、教育到金融、政务，其影响力与日俱增。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。
大模型之战烽火正酣，谷歌Gemini 2.5 Pro却强势逆袭！Gemini Flash预训练负责人亲自揭秘，深挖Gemini预训练的关键技术，看谷歌如何在模型大小、算力、数据和推理成本间找到最优解。
“2月16日那一周，感觉全中国的政府企业都在上Deepseek，甚至很多单位原来一张卡都没有，突然就有了DeepSeek满血版。”金山办公Office产研事业部副总经理刘丹说道，“那段时间我认识的大部分领导也都在问，‘你们到底什么时候接，怎么样的节奏’，整个行业都特别火热。”
4月27日，字节跳动正式启动2026届Top Seed大模型顶尖人才校招计划，开放招募30位顶尖应届博士。大约一个月前，字节跳动开始推进一项名为“节节高”的招聘计划吸引年轻人，计划对毕业不到3年的人才进行大面积扩招，如果内推的社招候选人工作年限≤3年，将有额外奖金。
在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
