近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
当前，大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在语义领域的成功未能直接迁移至物理机器人，归根结底在于其互联网原生的基因。
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
随着多模态大模型能力不断扩展，语音大模型(SpeechLLMs) 已从语音识别走向复杂语音交互。然而，当模型逐渐进入真实口语交互场景，一个更基础的问题浮现出来：我们是否真正定义清楚了「语音理解」的能力边界？
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
扩散语言模型（Diffusion LLMs, dLLMs）因支持「任意顺序生成」和并行解码而备受瞩目。直觉上，打破传统自回归（AR）「从左到右」的束缚，理应赋予模型更广阔的解空间，从而在数学、代码等复杂任务上解锁更强的推理潜力。
简单到难以置信！近日，Google Research一项新研究发现：想让大模型在不启用推理设置时更准确，只需要把问题复制粘贴再说一遍，就能把准确率从21.33%提升到97.33%！
大语言模型（LLMs）的爆发式增长引领了人工智能领域的范式转移，取得了巨大的工程成功。然而，一个关键的悖论依然存在：尽管 LLMs 在实践中表现卓越，但其理论研究仍处于起步阶段，导致这些系统在很大程度上被视为难以捉摸的「黑盒」。
最近，一篇由中国团队领衔全球24所TOP高校机构发布，用于评测LLMs for Science能力高低的论文，在外网炸了！当晚，Keras （最高效易用的深度学习框架之一）缔造者François Chollet转发论文链接，并喊出：「我们迫切需要新思路来推动人工智能走向科学创新。」
在 AI 辅助 Coding 技术快速发展的背景下，大语言模型（LLMs）虽显著提升了软件开发效率，但开源的 LLMs 生成的代码依旧存在运行时错误，增加了开发者调试成本。
