简单的任务，传统的Transformer却错误率极高。Meta FAIR团队重磅推出多token注意力机制（MTA），精准捕捉复杂信息，带来模型性能飞升！
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
在三方图灵测试中，UCSD的研究人员评估了当前的AI模型，证明LLM已通过图灵测试。在测试中，同时与人及AI系统进行5分钟对话，然后判断哪位是「真人」。结果，AI竟然比「真人」还像人：
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。
