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在人工智能领域，推理能力的进化已成为通向通用智能的核心挑战。近期，Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）范式下涌现出一批「Zero」类推理模型，摆脱了对人类显式推理示范的依赖，通过强化学习过程自我学习推理轨迹，显著减少了监督训练所需的人力成本。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。
最强AI模型面对5560道数学难题，成功率仅16.46%？背后真相大揭秘。
自 OpenAI 发布 Sora 以来，AI 视频生成技术进入快速爆发阶段。凭借扩散模型强大的生成能力，我们已经可以看到接近现实的视频生成效果。但在模型逼真度不断提升的同时，速度瓶颈却成为横亘在大规模应用道路上的最大障碍。
随着Gemini、GPT-4o等商业大模型把基于文本的图像编辑这一任务再次推向高峰，获取更高质量的编辑数据用于训练、以及训练更大参数量的模型似乎成了提高图像编辑性能的唯一出路。然而浙大哈佛这个团队却反其道而行之，仅用以往工作0.1%的数据量（获取自公开数据集）和1%的训练参数，以极低成本实现了图像的高质量编辑，在一些方面媲美甚至超越商业大模型！
Agent 即一系列自动化帮助人类完成具体任务的智能体或者智能助手，可以自主进行推理，与环境进行交互并获取环境以及人类反馈，从而最终完成给定的任务，比如最近爆火的 Manus 以及 OpenAI 的 o3 等一系列模型和框架。
Qwen3强势刷新开源模型SOTA，但如何让其在资源受限场景中，既能实现低比特量化，又能保证模型“智商”不掉线？
照这个发展速度，不远的将来AI不仅能模仿你的行为，还能理解你为何做出这些选择。PB&J框架正是这一突破性技术的代表，它通过引入心理学中的"支架"概念，使AI能够构建合理化解释，深入理解人类决策背后的动机。
Mixture-of-Experts（MoE）在推理时仅激活每个 token 所需的一小部分专家，凭借其稀疏激活的特点，已成为当前 LLM 中的主流架构。然而，MoE 虽然显著降低了推理时的计算量，但整体参数规模依然大于同等性能的 Dense 模型，因此在显存资源极为受限的端侧部署场景中，仍然面临较大挑战。