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虚假的商战， 不断发布新的模型保持技术优势； 真实的商战，Anthropic 单方面禁止AI编程编辑器 Windsurf 使用 Claude 模型，订阅用户都跑去隔壁 Cursor 了。
LLM Ensemble（大语言模型集成）在近年来快速地获得了广泛关注。它指的是在下游任务推理阶段，综合考虑并利用多个大语言模型（每个模型都旨在处理用户查询），从而发挥它们各自的优势。大语言模型的广泛可得性，以及其开箱即用的特性和各个模型所具备的不同优势，极大地推动了 LLM Ensemble 领域的发展。
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
随着大模型的不断发展，多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现不同模态之间的相互转换与生成。
图像生成界的“大魔王”Midjourney也来卷视频生成了？！
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
过去一段时间，“通用 Agent”成了 AI 应用的默认发展方向。无论产品叙事还是技术布局，大家似乎都在追求一个“什么都能做”的智能体。但现实逐渐显露：通用 Agent 在真实世界中并不那么“通用”。
推箱子、俄罗斯方块……这些人类的经典怀旧小游戏，也成大模型benchmark了。 o3-pro刚刚也挑战了这两款游戏，而且表现还都不错，直接突破了benchmark上限