在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
大模型再强，也躲不过上下文限制的「蕉绿」！MIT等团队推出的一套组合拳——TIM和TIMRUN，轻松突破token天花板，让8b小模型也能实现大杀四方。
近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在提升大语言模型（LLM）复杂推理能力方面展现出显著效果，广泛应用于数学解题、代码生成等任务。通过 RL 微调的模型常在推理性能上超越仅依赖监督微调或预训练的模型。
本文提出了一个旨在提升基础模型工具使用能力的大型多模态数据集 ——ToolVQA。现有研究已在工具增强的视觉问答（VQA）任务中展现出较强性能，但在真实世界中，多模态任务往往涉及多步骤推理与功能多样的工具使用，现有模型在此方面仍存在显著差距。
大模型耗电惊人，舆论一浪高过一浪。 现在，谷歌用硬核数据强势还击。
精心设计了一个由多个AI智能体组成的强大团队，期望它们能像人类专家一样协作解决复杂问题，但却发现这个团队聊着聊着就“精神涣散”，忘记了最初的目标，甚至连彼此的角色都开始混乱。
在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力
在AI浪潮席卷全球的2025年，大语言模型（LLM）已从单纯的聊天工具演变为能规划、决策的智能体。但问题来了：这些智能体一旦部署，就如「冻结的冰块」，难以适应瞬息万变的世界。
这真的是一种平衡艺术——要搞清楚模型应该具备哪些特性，以及我们希望它给人的“感觉”是什么。GPT-5发布时，我们觉得正好是一次重置和重新思考的机会。尤其是，现在要让一个模型变得很“有互动感”其实很容易，但有时候这种互动可能是不健康的，所以我们想让它成为一个健康、有帮助的助手。
AI 有意识吗？ 无论是古今中外的文艺作品中，还是 AI 迅猛发展的当下，好像都难以给出一个绝对的答案。
