LLM用得越久，速度越快！Emory大学提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM在处理相似任务时推理成本降低56%，准确率提升，为AI模型发展提供新思路。
现在的世界模型，值得批判。 我们知道，大语言模型（LLM）是通过预测对话的下一个单词的形式产生输出的。由此产生的对话、推理甚至创作能力已经接近人类智力水平。
今天凌晨，全球著名大模型开放平台Hugging Face开源了，顶级小参数模型SmolLM3。
在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
思维链里的步骤很重要，但有些步骤比其他步骤更重要，尤其是在一些比较长的思维链中。 找出这些步骤，我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制，从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。
在互联网信息检索任务中，即使是很强的LLM，有时也会陷入“信息迷雾”之中：当问题简单、路径明确时，模型往往能利用记忆或一两次搜索就找到答案；但面对高度不确定、线索模糊的问题，模型就很难做对。
大语言模型（LLM）在标准编程基准测试（如 HumanEval,Livecodebench）上已经接近 “毕业”，但这是否意味着它们已经掌握了人类顶尖水平的复杂推理和编程能力？
三个前沿AI能融合成AGI吗？Sakana AI提出Multi-LLM AB-MCTS方法，整合o4-mini、Gemini-2.5-Pro与DeepSeek-R1-0528模型，在推理过程中动态协作，通过试错优化生成过程，有效融合群体AI智慧。
那问题来了：大型语言模型（LLM）虽然语言能力惊人，但它们在语义压缩方面能做出和人类一样的权衡吗？为探讨这一问题，图灵奖得主LeCun团队，提出了一种全新的信息论框架。该框架通过对比人类与LLM在语义压缩中的策略，揭示了两者在压缩效率与语义保真之间的根本差异：LLM偏向极致的统计压缩，而人类更重细节与语境。
