上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
7 月 26 日，在 WAIC 2025 世界人工智能大会上，中国移动九天人工智能研究院全面开源九天结构化数据大模型 “数据 - 模型 - 测评” 三位一体的完整模型体系，包括了结构化数据体系、TReB 标准化测评框架、支持微调及推理全流程模型。
尽管全球科技界正热烈庆祝 GPT-4、DeepSeek 等大模型展现出的惊艳能力，但一个根本性问题仍未被真正解决： 这些 AI 模型是否真正理解人类的指令与意图？
研究人员首次系统综述了大型语言模型（LLM）在法律领域的应用，提出创新的双重视角分类法，融合法律推理框架（经典的法律论证型式框架）与职业本体（律师/法官/当事人角色），统一梳理技术突破与伦理治理挑战。论文涵盖LLM在法律文本处理、知识整合、推理形式化方面的进展，并指出幻觉、可解释性缺失、跨法域适应等核心问题，为下一代法律人工智能奠定理论基础与实践路线图。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
为什么机器人能听懂指令却做不对动作？语言大模型指挥机器人，真的是最优解吗？端到端的范式到底是不是通向 AGI 的唯一道路？这些问题背后，藏着机器智能的未来密码。
想象一下，你随便用手机拍了几张家里的照片，没有精确的相机位置，甚至照片之间重叠都很少。 现在，一个新算法能把这些零散的2D图片，“拼”成一个厘米级精度的3D数字模型，效果好到可以直接放进VR头显里“云旅游”。
大语言模型（LLM）已经在多项自然语言处理任务中展现出卓越能力，但其潜在安全风险仍然是阻碍规模化落地的关键瓶颈。目前社区用于安全对齐的公开数据集，往往偏重于「词汇多样性」，即让同一种风险指令尽可能用不同的表达方式出现，却很少系统考虑指令背后的「恶意意图多样性」以及「越狱策略多样性」。
在人工智能领域，对比语言 - 图像预训练（CLIP） 是一种流行的基础模型，由 OpenAI 提出
