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微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
AI能写论文、画图、考高分，但连「看表读时间」「今天是星期几」都错得离谱？最新研究揭示了背后惊人的认知缺陷，提醒我们：AI很强大，但精确推理还离不开人类。
随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。
硅谷终极野心：AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资；马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言，白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后，是提高生活水平的美好愿景，还是少数人掌控生产资料的逐利游戏？
，即使是最强大的大语言模型也有"健忘症"！但现在，Supermemory提出的创新解决方案横空出世，声称只需一行代码，就能让任何AI拥有"无限记忆"能力。这到底是怎么回事？今天我们就来一探究竟！
学习大模型的优质博客又更新了！
在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
经过对多种开源存储系统的评估对比，我们选择了 JuiceFS 。我们的架构采用 Redis 进行高性能元数据管理，同时构建了自有 MinIO 集群作为底层对象存储，这一架构完美解决了模型训练场景中的数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。
AI眼镜，究竟为什么这么热？