来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
一群AI玩狼人杀，GPT-5断崖式领先，胜率达到了惊人的96.7%。 OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试：让7个强大的LLMs，包括开源和闭源，玩了210场完整的狼人杀。
近年来，大语言模型（LLMs）展现出强大的语言理解与生成能力，推动了文本生成、代码生成、问答、翻译等任务的突破。代表性模型如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等，已经深刻改变了人机交互方式。
在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力
您可能已经在产品里放进了问答、总结、甚至自动报表模块，但表格一上来，体验就变味了，这不奇怪。表格是二维、带结构、还经常跨表跨文，和纯文本完全不一样；项目作者在《Tabular Data Understanding with LLMs》里把这件事掰开揉碎，从输入表示到任务版图，再到评测与未来方向都梳理清楚了。
近年来，扩散大语言模型（Diffusion Large Language Models, dLLMs）正迅速崭露头角，成为文本生成领域的一股新势力。与传统自回归（Autoregressive, AR）模型从左到右逐字生成不同，dLLM 依托迭代去噪的生成机制，不仅能够一次性生成多个 token，还能在对话、推理、创作等任务中展现出独特的优势。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
LangExtract 是一个 Python 库，利用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化信息，基于用户定义的指令。它可以处理临床笔记或报告等材料，识别并组织关键细节，同时确保提取的数据与源文本对应。
视频大型语言模型（Video LLMs）的发展日新月异，它们似乎能够精准描述视频内容、准确的回答相关问题，展现出足以乱真的人类级理解力。
