两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构（Native VLM），名曰NEO。要知道，此前主流的多模态大模型，例如我们熟悉的GPT-4V、Claude 3.5等，它们的底层逻辑本质上其实玩的就是拼接。
芯片速度触顶，AI却在疯狂跃迁。摩尔定律不管用了！Nature最新文章给出一个颠覆直觉的解释：智能的增长不靠芯片，而是结构被重新组织，更多单元被接入同一套协作网络。
大模型总是无法理解空间，就像我们难以想象四维世界。
这篇论文由北京航空航天大学、阿里巴巴、字节跳动、上海人工智能实验室等几十家顶尖机构联合撰写，全文长达303页，是对当前“代码大模型（Code LLMs）”领域最详尽的百科全书式指南。
最近研究发现，大模型在判断逻辑谬误时容易「想太多」，误报正常句子，但在确定有谬误后，其分类能力较强。研究人员构建了首个高质量英文逻辑谬误基准SMARTYPAT-BENCH，并开发了基于Prolog的逻辑谬误自动生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑能力评估提供新思路，可用于谬误识别、辩论教育等领域。
昨日，有位推特博主晒出了国内几大开源模型在轻量级软件工程 Agent 基准测试 mini-SWE-agent 上的成绩。该基准主要测试大模型在真实软件开发任务中的多步推理、环境交互和工程化能力。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经深入到我们工作和生活的方方面面。然而,如何让AI生成的内容更加可信、可追溯, 一直是学术界和工业界关注的焦点问题。想象一下,当你向ChatGPT提问时,它不仅给出答案,还能像学术论文一样标注每句话的信息来源——这就是"溯源大语言模型"要解决的核心问题。
近日，清华大学深圳国际研究生院的机器人博士团队创办的「知有无界」获得卓源亚洲领投、力合科创跟投的种子轮融资。「知有无界」诞生在清华大学王学谦教授的智能机器人实验室，实现了全球首个船舶具身通用大模型，本轮融资后，「知有无界」将会进一步加快在船坞的商业化落地，并持续进行多代产品的研发。
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
