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。
阿里Qwen3凌晨开源，正式登顶全球开源大模型王座！它的性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，采用MoE架构，总参数235B，横扫各大基准。这次开源的Qwen3家族，8款混合推理模型全部开源，免费商用。
宝可梦之后，让大模型玩井字棋又成了一个新的热门挑战。
多模态大模型几何解题哪家强？
大模型技术加速向产业渗透，如何直击业务痛点、带来真实增效？
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本，ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力，无需知识蒸馏，为高效训练提供了新思路。
一项来自清华大学和上海交通大学的研究颠覆了对可验证奖励强化学习（RLVR）的认知。RLVR被认为是打造自我进化大模型的关键，但实验表明，它可能只是提高了采样效率，而非真正赋予模型全新推理能力。
最近在看 Agent 方向的论文和产品，已经被各种进展看花了眼。但我发现，真正能超越 demo，能在 B 端场景扎实落地的却寥寥无几。
自主通才科学家（AGS）正成为现实！
大型语言模型（LLMs）在广泛的自然语言处理（NLP）任务中展现出了卓越的能力。
