我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
LLM太谄媚！ 就算你胡乱质疑它的答案，强如GPT-4o这类大模型也有可能立即改口。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
大模型有苦恼，记性太好，无法忘记旧记忆，也区分不出新记忆！基于工作记忆的认知测试显示，LLM的上下文检索存在局限。在一项人类稳定保持高正确率的简单检索任务中，模型几乎一定会混淆无效信息与正确答案。
基于Qwen2.5架构，采用DeepSeek-R1-0528生成数据，英伟达推出的OpenReasoning-Nemotron模型，以超强推理能力突破数学、科学、代码任务，在多个基准测试中创下新纪录！数学上，更是超越了o3!
MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
从Cursor到Claude Code和最近很火的Kiro，AI编程能在几秒钟内生成完整的函数，但它真的理解代码在做什么吗？最近两项突破性研究发现了一个让人意外的结果：现在的AI虽然"会写"，但还远没有"真懂"。
Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
