LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
回顾 AGI 的爆发，从最初的 pre-training (model/data) scaling，到 post-training (SFT/RLHF) scaling，再到 reasoning (RL) scaling，找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
虽然 Qwen「天生」就会检查自己的答案并修正错误。但找到原理之后，我们也能让 Llama 学会自我改进。
国家网络安全通报中心昨天扔了个"炸弹"：大模型工具Ollama有安全漏洞！ 相信不少人用ollama来跑DeepSeek、Llama等模型，确实很方便。可通报里说，它默认开放的11434端口跟没锁的大门似的，谁都能进。今天就和你就说一下 这到底是怎么回事？顺便手把手教你几招，保住你的算力和隐私。
由UCLA等机构共同组建的研究团队，全球首次在20亿参数非SFT模型上，成功实现了多模态推理的DeepSeek-R1「啊哈时刻」！就在刚刚，我们在未经监督微调的2B模型上，见证了基于DeepSeek-R1-Zero方法的视觉推理「啊哈时刻」！
与3D物理环境交互、适应不同机器人形态并执行复杂任务的通用操作策略，一直是机器人领域的长期追求。
o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了！
在知名AI排行榜LM Arena中，曾全班垫底的GPT-4.5竟一度拿下第一？甚至在数学、编程等领域表现优异，这反常的表现让网友们一度质疑：大模型竞技场莫非被LLM操纵了？不过网友们在实测后却惊讶发现，GPT-4.5的确情商爆表，不用推理就能理解人类的深层意图！
技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
