由香港中文大学团队撰写的语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》已成功被 ACL 2025 主会议接收！这是该领域首个全面系统的综述，为语音 AI 的未来发展指明了方向。
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
您有没有发现一个奇怪的现象：同样是Vibe coding，有些人轻松拿到完整的Flask应用，有些人却只得到几行if-else语句？剑桥大学计算机科学与技术系的研究者们最近发布了一项研究，用科学的方法证实了我们的直觉——AI确实会"看人下菜碟"。
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
推箱子、俄罗斯方块……这些人类的经典怀旧小游戏，也成大模型benchmark了。 o3-pro刚刚也挑战了这两款游戏，而且表现还都不错，直接突破了benchmark上限
上上周的 2025 高考已经落下了帷幕！在人工智能领域，各家大模型向数学卷发起了挑战。
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策，但由于模型缺乏透明性，其决策过程往往难以被理解与验证，尤其在关键场景中，错误决策可能带来严重后果。因此，提升模型的可解释性成为迫切需求。
推理大模型虽好，但一个简单的算数问题能推理整整三页，还都是重复的“废话”，找不到重点……
苹果一篇论文，再遭打脸。研究员联手Claude Opus用一篇4页论文再反击，揭露实验设计漏洞，甚至指出部分测试无解却让模型「背锅」的华点。
