别被AI降智：Karpathy警示，把LLM当实体是对AGI最大的误读
别被AI降智：Karpathy警示，把LLM当实体是对AGI最大的误读引言：全网热议背后的本体论修正
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9135 点击 2025-12-09 14:39
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引言：全网热议背后的本体论修正
随着多模态大模型（MLLMs）在各类视觉语言任务中展现出强大的理解与交互能力，如何高效地处理原生高分辨率图像以捕捉精细的视觉信息，已成为提升模型性能的关键方向。
如今，强化学习（RL）已成为提升大语言模型（LLM）复杂推理与解题能力的关键技术范式，而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性，LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 —— 即根据完整生成序列给一个标量分数。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
这篇论文由北京航空航天大学、阿里巴巴、字节跳动、上海人工智能实验室等几十家顶尖机构联合撰写，全文长达303页，是对当前“代码大模型（Code LLMs）”领域最详尽的百科全书式指南。
最近口述采样很火。如果您经常使用经过“对齐”训练（如RLHF）的LLM，您可能已经注意到一个现象：模型虽然变得听话、安全了，但也变得巨“无聊”。
如今 LLM 的语言理解与生成能力已展现出惊人的广泛适用性，但随着 LLM 的发展，一个事实越发凸显：仅靠语言，仍不足以支撑真正的智能。
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。