AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。
在刚刚过去的 12 月，Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示，「这将会是 2025 年的主题。」
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
斯坦福HAI的研究员Michael Kratsios，被任命为白宫科技政策办公室主任，及特朗普政府的总统科技助理。从马斯克、AI沙皇到HAI研究员，这几轮任命彰显出：美国开始在国家层面推动科技政策发展，大力发展AI。
在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
OpenAI在LangSmith用户群中继续稳居最常使用的大语言模型供应商宝座，其使用率是排名第二的Ollama的六倍以上。开源模型的采用率有了显著增长，特别是Ollama和Groq两家公司，它们支持用户运行开源模型，并在今年成功跻身行业前五。
2024年的李飞飞是斯坦福大学的计算机科学教授，是斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）的院长，也是AI创业公司World Labs的创始人。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
大语言模型（LLMs）在推理任务上展现出了令人瞩目的能力，但其推理思维方式的单一性一直是制约性能提升的关键瓶颈。目前的研究主要关注如何通过思维链（Chain-of-Thought）等方法来提升推理的质量，却忽视了一个重要维度——推理类型的多样性。
