DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
来自UIUC等大学的华人团队，从LLM的基础机制出发，揭示、预测并减少幻觉！通过实验，研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响，总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
LLM在推理任务中表现惊艳，却在自我纠正上的短板却一直令人头疼。UIUC联手马里兰大学全华人团队提出一种革命性的自我奖励推理框架，将生成、评估和纠正能力集成于单一LLM，让模型像人类一样「边想边改」，无需外部帮助即可提升准确性。
由港科广、中南、西湖大学、UIUC、新加坡国立大学、上海 AI Lab、宾夕法尼亚大学等团队联合发布的首篇聚焦医疗领域具身智能的综述论文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques, Applications, and Opportunities》正式上线，中南大学刘艺灏为第一作者
代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！
本篇综述的作者包括来自复旦大学 CodeWisdom 团队的研究生刘俊伟、王恺欣、陈逸轩和彭鑫教授、娄一翎青年副研究员，以及南洋理工大学的陈震鹏研究员和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的张令明教授。
解决问题：传统生物基因数据处理成本高且繁杂，生物基因数据分析师通常需要做重复而低效的数据处理与核查工作，团队设计了 GenoTEX 数据集以及 GenoAgent 数据处理分析师以进行重复工作替代
陶芳波博士，心识宇宙创始人兼 CEO，毕业于清华大学和 UIUC，并先后在美国微软研究院、Facebook 研究院工作，后归国成立阿里达摩院神经符号实验室从事 AI 研发工作，随后在 2022 年初开始 AI 创业，获红杉、线性、Square Peg 等近亿元融资。
自从 Devin（首个全自动 AI 软件工程师）提出以来，针对软件工程的 AI Agent 的设计成为研究的焦点，越来越多基于 Agent 的 AI 自动软件工程师被提出，并在 SWE-bench 数据集上取得了不俗的表现、自动修复了许多真实的 GitHub issue。
