LLM正推动推荐系统革新，以用户表征为「软提示」的范式开辟了高效推荐新路径。在此趋势下，淘天团队发布了首个基于用户表征的个性化问答基准UQABench，系统评估了用户表征的提示效能。
2025年，人工智能领域正在经历一场由LLM Agent引发的深刻变革，不管普通人的衣食住行还是研究者的尖端研究，都很难不受Agent的影响。
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
强化学习提升了 LLM 各方面的能力，而强化学习本身也在进化。
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
今天字节暴了一个八卦，豆包LLM技术负责人乔某婚内出轨HRBP程某某，还不给原配自己亲女儿抚养费。据说乔某已经结婚11年了，2014年进入字节，有两个女儿，而程之前还和乔下属谈过恋爱，也知道他有妻子，知三当三啊，有人还说乔还公款带着程一起去美国出差。
在拾象团队的 2025 的 AI 关键预测中，我们提到：随着 Agent 时代到来，OS 才是 LLM 厂商们最高的护城河，从 computer use 到 MCP，Anthropic 构建 OS 的决心是 AI labs 中最强、最明显的。
