一夜之间，OpenAI更新三大动向，开源、融资、用户暴增。第一，将开源一个具备推理能力的大语言模型，包含参数权重那种。上一次这样开源还是6年前推出GPT-2。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
关于AI智能体，GDC上腾讯游戏魔方工作室分享了《F.A.C.U.L：首个懂人类语言的 FPS AI 队友》的演讲(这个技术去年就有曝光)，项目融合语音输入、大语言模型、实时文本转语音等生成式AI技术，让玩家能与AI队友沉浸式协同作战。
幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型（LLM）的能力，能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式，Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象，并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档，却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”？或者在处理医疗记录时，将“0.5mg”误读为“5mg”？对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说，这些问题不仅影响工作效率，更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
过去十年，自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型（LLMs）的飞速发展。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
近日，上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）联合数据科学和统计研究院、财跃星辰、滴水湖高级金融学院正式发布首款 DeepSeek-R1 类推理型人工智能金融大模型：Fin-R1，以仅 7B 的轻量化参数规模展现出卓越性能，全面超越参评的同规模模型并以 75 的平均得
