长视频理解是多模态大模型关键能力之一。尽管 OpenAI GPT-4o、Google Gemini 等私有模型已在该领域取得显著进展，当前的开源模型在效果、计算开销和运行效率等方面仍存在明显短板。
2025第一季度刚刚过完，中国大模型“国产之光”已经可以预定一个年度关键词了。从DeepSeek走红全网，到Manus一夜爆火，再到宇树为代表的机器人让中外网友连连惊呼……毫无疑问，中国前沿科技，正在2025年成为全世界热议和肯定的焦点。
端午节前OpenAI发布了o3/o4-mini模型的Function Calling指南，这份指南可以说是目前网上最硬核权威的大模型函数调用实战手册，没有之一。
大模型时代，没人愿意缺席AI+医疗。
大语言模型（LLMs）作为由复杂算法和海量数据驱动的产物，会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式？这听起来或许有些大胆，但背后的推理其实并不难理解：
原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T再升级！微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，而占用内存和计算成本显著降低。
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
Claude团队来搞开源了——推出“电路追踪”（circuit tracing）工具，可以帮大伙儿读懂大模型的“脑回路”，追踪其思维过程。该工具的核心在于生成归因图（attribution graphs），其作用类似于大脑的神经网络示意图，通过可视化模型内部超节点及其连接关系，呈现LLM处理信息的路径。
来自香港中文大学、爱丁堡大学、香港科技大学与华为爱丁堡研究中心的研究团队联合发布了一项关于AI记忆机制的系统性综述，旨在在大模型时代背景下，重新审视并系统化理解智能体的记忆构建与演化路径。
其实“野朋友”的AI能力还不完善，参与生态保护的人力资源也远远不够，而这个案例有趣之外，恰恰在于把生态保护跟大模型能力的训练结合在一起。其实“野朋友”的AI能力还不完善，参与生态保护的人力资源也远远不够，而这个案例有趣之外，恰恰在于把生态保护跟大模型能力的训练结合在一起。
