随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
近段时间，已经出现了不少基于扩散模型的语言模型，而现在，基于扩散模型的视觉-语言模型（VLM）也来了，即能够联合处理视觉和文本信息的模型。今天我们介绍的这个名叫 LaViDa，继承了扩散语言模型高速且可控的优点，并在实验中取得了相当不错的表现。
近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。
文章探讨AI时代深度思考的困境：大语言模型使人类思维系统萎缩，即时生成内容取代有机思考过程，削弱直觉与思辨力。作者以自身创作瓶颈为例，指出依赖AI导致认知基础流失，廉价知识无法替代深层理解，强调原始思考过程的价值，认为未经修饰的人类思考仍有独特意义。
近日，NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM，以无需训练的即插即用加速方案，实现了推理速度的突破！通过创新的技术组合，在不依赖重新训练模型的前提下，该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据，解析其核心优势。
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
你是否曾对大语言模型（LLMs）下达过明确的“长度指令”？
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
