2025年2月27日，由前扩散模型领域顶尖研究者创立的Inception Labs正式发布了全球首个商业级扩散大语言模型（dLLM）——“Mercury”。这一里程碑式产品不仅在生成速度、硬件效率和成本控制上实现突破，更标志着自然语言处理技术从自回归（Autoregressive）范式向扩散（Diffusion）范式的重大跃迁。
文字中貌似不起眼的标点符号，竟然可以显著加速大模型的训练和推理过程？
近年来大语言模型（LLM）的迅猛发展正推动人工智能迈向多模态融合的新纪元。然而，现有主流多模态大模型（MLLM）依赖复杂的外部视觉模块（如 CLIP 或扩散模型），导致系统臃肿、扩展受限，成为跨模态智能进化的核心瓶颈。
Hugging Face发布了「超大规模实战手册」，在512个GPU上进行超过4000个scaling实验。联创兼CEO Clement对此感到十分自豪。
Karpathy发出灵魂拷问，评估AI究竟该看哪些指标？答案或许就藏在经典游戏里！最近，加州大学圣迭戈分校Hao AI Lab用超级马里奥等评测AI智能体，Claude 3.7结果令人瞠目结舌。
LLM在推理任务中表现惊艳，却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架，将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM，让模型像人类一样「边想边改」，无需外部帮助即可提升准确性。
大语言模型（LLMs）在当今的自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色，但其安全性问题也引发了广泛关注。
AI如何理解物理世界？视频联合嵌入预测架构V-JEPA带来新突破，无需硬编码核心知识，在自监督预训练中展现出对直观物理的理解，超越了基于像素的预测模型和多模态LLM。
从本质上讲，LLM会根据用户从UI的输入生成代码示例。然后，生成的代码会通过中间件逻辑进行处理，根据逻辑跟踪文件、代码更改和第三方API调用。
近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
