2025年12月12日，波士顿大学的 Andrey Fradkin 团队发布了一项令业界瞩目的研究 《The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply, and Demand for LLMs》（智能的新兴市场：LLM的定价、供给与需求）。
近年来，视频大语言模型在理解动态视觉信息方面展现出强大能力，成为处理真实世界多模态数据的重要基础模型。然而，它们在真实性、安全性、公平性、鲁棒性和隐私保护等方面仍面临严峻挑战。
基于扩散的大语言模型 (dLLM) 凭借全局解码和双向注意力机制解锁了原生的并行解码和受控生成的潜力，最近吸引了广泛的关注。例如 Fast-dLLM 的现有推理框架通过分块半自回归解码进一步实现了 dLLM 对 KV cache 的支持，挑战了传统自回归 LLMs 的统治地位。
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。
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。
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。
多模态大语言模型（MLLMs）在处理来自图像和文本等多种来源的信息时能力强大 。 然而，一个关键挑战随之而来：当这些模态呈现相互冲突的信息时（例如，图像显示一辆蓝色汽车，而文本描述它为红色），MLLM必须解决这种冲突 。模型最终输出与某一模态信息保持一致的行为，称之为“模态跟随”（modality following）
多模态大模型（MLLMs）虽然在图像理解、视频分析上表现出色，但多停留在整体场景级理解。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
著名数学家陶哲轩发论文了，除了陶大神，论文作者还包括 Google DeepMind 高级研究工程师 BOGDAN GEORGIEV 等人。论文展示了 AlphaEvolve 如何作为一种工具，自主发现新的数学构造，并推动人们对长期未解数学难题的理解。AlphaEvolve 是谷歌在今年 5 月发布的一项研究，一个由 LLMs 驱动的革命性进化编码智能体。
