近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。
对于任何书面文件，比如此刻你正阅读的这篇文章，追问它出自谁手，似乎理所当然。为此，你可能会八卦一番作者履历，了解作者的一些背景，因作者身份能助你辨认他所写内容的权威性。譬如，对于此文，如果我的履历显示我任职于美国的一所大学的传播学教授，你可能会据此认定我谈论大语言模型相关的颠覆性事件是恰如其分的，甚至因此信任我的观点。毕竟，你已确认了“作者”的身份并发现他在此领域颇有建树。
近年来，大语言模型（LLM）的能力越来越强，但它们的“饭量”也越来越大。这个“饭量”主要体现在计算和内存上。当模型处理的文本越来越长时，一个叫做“自注意力（Self-Attention）”的核心机制会导致计算量呈平方级增长。这就像一个房间里的人开会，如果每个人都要和在场的其他所有人单独聊一遍，那么随着人数增加，总的对话次数会爆炸式增长。
在大语言模型席卷全球的时代，坚持更接近生命本质的智能是少有人走的路。2025年7月初，一篇来自Numenta与Thousand Brains Project的论文，首次通过一个名为“Monty”的AI系统，实验性地验证了神经科学家杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）提出的“千脑智能理论”。
当前最强大的大语言模型（LLM）虽然代码能力飞速发展，但在解决真实、复杂的机器学习工程（MLE）任务时，仍像是在进行一场“闭卷考试”。它们可以在单次尝试中生成代码，却无法模拟人类工程师那样，在反复的实验、调试、反馈和优化中寻找最优解的真实工作流。
复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。
大语言模型（Large Language Model, LLM）在复杂推理任务中表现卓越。借助链式思维（Chain-of-Thought, CoT），LLM 能够将复杂问题分解为简单步骤，充分探索解题思路并得出正确答案。LLM 已在多个基准上展现出优异的推理能力，尤其是数学推理和代码生成。
扩散语言模型（Diffusion-based LLMs，简称 dLLMs）以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性，成为一个重要的发展方向。
大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
