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「我们删除了 80% 的 Claude Code 系统提示，这是我们从编写系统提示词、Skill 和 Claude.MD 中学到的。」本周五，Claude Opus 5 正式上线，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 立即发帖，向我们介绍了新一代大语言模型之上，工程方面的趋势变化。
近日，腾讯宣布混元多模态模型部门与大语言模型部门合并，成立基础模型部，统一由腾讯首席AI科学家姚顺雨管理，以进一步提升模型研发和协同效率，探索全模态模型的智能上限。
独家获悉，近期，腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前，他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后，负责视觉大模型的研究。在后续的调整中，他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，负责多模态理解的相关研究，汇报给姚顺雨。
2023年春天，一份来自OpenAI的研究论文让“暴露度”这个词进入公众视野。论文用大语言模型的能力去匹配美国劳工部近千个职业的任务描述，得出一份风险排序：数学家、报税员、量化分析师、作家、网页设计师排在前面，编程与写作技能的暴露度接近100%。
近年来，多模态大语言模型（MLLM）在视觉问答、图表理解、科学推理等任务上取得了令人瞩目的进展。
过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
过去几年，大语言模型几乎成为了AI的代名词。从ChatGPT到Google DeepMind推出的Gemini，从Anthropic开发的Claude到中国的DeepSeek，人们讨论更多的是聊天机器人、推理能力和生成内容。但如果问Google DeepMind CEO、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis（下简称“哈萨比斯”）
有没有一种更为合适的 OPSD 范式？近期，清华大学和马普所等机构的研究者们联合推出的 d-OPSD，给这一问题提供了完美的答案。这是第一个针对扩散大语言模型的 OPSD 范式，无需参考解，无需额外的教师模型，只需要 RL 十分之一的训练步数，便可以达到或超出 RL 的后训练效果。
据 The Information 报道，MiniMax 正在研发一款参数规模达 2.7 万亿的大语言模型，内部代号暂定为 M3 Pro，最快有望于今年第三季度发布，并计划同步开源。相较于现有旗舰模型 M3 的 4280 亿参数，M3 Pro 的规模实现了数量级跃升，预计将在复杂推理、多步骤任务处理及长上下文理解等能力上进一步增强。