目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。
通用人工智能AGI可能是人类历史上最重要的技术，但这个词本身长期模糊不清、标准不断挪动。随着窄域 AI 把越来越多“看似需要人的智慧才能干”的活干得有模有样，人们对“什么才算 AGI”的门槛就跟着改，导致讨论经常流于口号，既不利于判断差距，更阻碍治理与工程规划、我们也很难看清当下 AI 距离 AGI 还有多远。
在通往AGI的道路上，人类欠缺的是一种合适的编程语言？华盛顿大学计算机学院教授Pedro Domingos在最新的独作论文中表示，当前AI领域使用的编程语言，无一例外全都存在缺陷。同时，Domingos还提出了一种新的统一语言，将AI逻辑统一成了张量表示。
当Agent学会了自我进化，我们距离AGI还有多远？从自动编写代码、做实验到扮演客服，能够通过与环境的持续互动，不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”（Self-evolving Agent）实力惊人。
可惜，目前 LLM 越狱攻击（Jailbreak）的评估往往就掉进了这些坑。常见做法要么依赖关键词匹配、毒性分数等间接指标，要么直接用 LLM 来当裁判做宏观判断。这些方法往往只能看到表象，无法覆盖得分的要点，导致评估容易出现偏差，很难为不同攻击的横向比较和防御机制的效果验证提供一个坚实的基准。
大模型强化学习总是「用力过猛」？Scale AI联合UCLA、芝加哥大学的研究团队提出了一种基于评分准则（rubric）的奖励建模新方法，从理论和实验两个维度证明：要想让大模型对齐效果好，关键在于准确区分「优秀」和「卓越」的回答。这项研究不仅揭示了奖励过度优化的根源，还提供了实用的解决方案。
近期，扩散语言模型备受瞩目，提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型（Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B）。
在 AI 发展的新阶段，大模型不再局限于静态知识，而是可以通过「Search Agent」的形式实时连接互联网。搜索工具让模型突破了训练时间的限制，但它们返回的并非总是高质量的资料：一个低质量网页、一条虚假消息，甚至是暗藏诱导的提示，都可能在用户毫无察觉的情况下被模型「采纳」，进而生成带有风险的回答。
在多模态大模型的后训练浪潮中，强化学习驱动的范式已成为提升模型推理与通用能力的关键方向。
基础模型（FM）是一种在海量数据上训练的人工智能系统，具备强大的通用性和跨模态能力。港科大最新发表的论文显示：FM可能引领科学进入第五范式，但大模型的偏见、幻觉等问题仍需正视。
