vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
MLA-Trust 是首个针对图形用户界面（GUI）环境下多模态大模型智能体（MLAs）的可信度评测框架。该研究构建了涵盖真实性、可控性、安全性与隐私性四个核心维度的评估体系，精心设计了 34 项高风险交互任务，横跨网页端与移动端双重测试平台，对 13 个当前最先进的商用及开源多模态大语言模型智能体进行深度评估，系统性揭示了 MLAs 从静态推理向动态交互转换过程中所产生的可信度风险。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
你肯定见过大模型在解题时「装模作样」地输出：「Hmm…」、「Wait, let me think」、「Therefore…」这些看似「人类化」的思考词。
最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
人工智能（AI），如果可以像人类一样“思考”，或许能够帮助我们理解人类的思维方式，尤其是不同心理状态（如抑郁或焦虑）的人群如何做出决策，进而为人类健康研究提供一个新视角。
虽然旋转位置编码（RoPE）及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用，但将一维 RoPE 扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
DeepMind新研究揭示了当与推理无关的想法，被直接注入到模型的推理过程中时，它们却难以恢复，而且越大的模型越难恢复。
最近网上出现了一些很有趣的声音——"提示词已死"、"写提示词把自己写死了"，这些文章认为随着模型变得越来越智能，精心设计提示词的时代已经过去了。但芝加哥大学的最新研究却给出了完全相反的结论：prompt不仅没有死，反而是理解大模型最重要的科学工具。
最近，关于大模型推理的测试时间扩展（Test time scaling law ）的探索不断涌现出新的范式，包括① 结构化搜索结（如 MCTS），② 过程奖励模型（Process Reward Model ）+ PPO，③ 可验证奖励 （Verifiable Reward）+ GRPO（DeepSeek R1）。
