00后融资420万美金，用数学天才的方法解决AI最头疼的"找错信息"问题
00后融资420万美金，用数学天才的方法解决AI最头疼的"找错信息"问题你有没有发现，即使是最先进的AI系统，在面对复杂问题时仍然会给出令人沮丧的错误答案？问题往往不在于大语言模型本身，而在于它们根本找不到正确的信息。
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8906 点击 2025-07-17 11:08
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你有没有发现，即使是最先进的AI系统，在面对复杂问题时仍然会给出令人沮丧的错误答案？问题往往不在于大语言模型本身，而在于它们根本找不到正确的信息。
本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
当前最强大的视觉语言模型（VLMs）虽然能“看图识物”，但在理解电影方面还不够“聪明”。
从 ChatGPT 引发的通用聊天机器人热潮，到如今正迅猛发展的智能体模型，AI 正在经历一次深刻的范式转变：从被动响应的「语言模型」，走向具备自主决策能力的「智能体」。我们也正在进入所谓的「经验时代」或「软件 3.0 时代」。
边缘-云协同计算通过整合边缘节点和云端资源，解决了传统云计算的延迟和带宽问题，推动了分布式智能和模型优化的发展。最新综述论文系统梳理了ECCC的架构设计、模型优化、资源管理、隐私安全和实际应用，提出了统一的分布式智能与模型优化框架，为未来研究提供了方向，包括大语言模型部署、6G整合和量子计算等前沿技术。
在大语言模型能力如此强大的背景下，AI与神经科学之间的联系变得前所未有地重要，催生了一个新兴领域：NeuroAI。它关注两个角度的问题：
多模态大模型通常是在大型预训练语言模型（LLM）的基础上扩展而来。尽管原始的 LLM 并不具备视觉理解能力，但经过多模态训练后，这些模型却能在各类视觉相关任务中展现出强大的表现。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。