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。
在过去的一周，这一方向的进展尤其丰富。有人发现，几篇关于「让 LLM（或智能体）学会自我训练」的论文在 arXiv 上集中出现，其中甚至包括受「哥德尔机」构想启发而提出的「达尔文哥德尔机」。或许，AI 模型的自我进化能力正在加速提升。
MiniMax即将发布代号M+的文本推理模型，其表现将影响公司未来竞争力。面对DeepSeek R1的冲击，MiniMax采取国内C端不接入、海外接入的策略，并推出类Manus产品MiniMax Agent。公司通过品牌拆分（海螺AI更名）、纯API商业模式拓展市场，语音模型商业化效果显著，但未进入“基模五强”名单。新推理模型或成其保持行业地位的关键。
