大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
Florence-VL 提出了使用生成式视觉编码器 Florence-2 作为多模态模型的视觉信息输入，克服了传统视觉编码器（如 CLIP）仅提供单一视觉表征而往往忽略图片中关键的局部信息。
人在字节火山发布会现场。 眼睁睁看着他们发了一大堆的模型升级，眼花缭乱，有一种要一股脑把字节系的AI底牌往桌上亮的感觉。 有语音的，有音乐的，有大语言模型的，有文生图的，有3D生成。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
继微软云（Azure ）和谷歌云（Google Cloud）之后，亚马逊旗下AWS也在近期发布了自己的基础大语言模型Nova。
在当前大语言模型（LLM）的应用生态中，函数调用能力（Function Calling）已经成为一项不可或缺的核心能力。
多模态大模型内嵌语言模型总是出现灾难性遗忘怎么办？
通用语言模型率先起跑，但通用视觉模型似乎迟到了一步。究其原因，语言中蕴含大量序列信息，能做更深入的推理；而视觉模型的输入内容更加多元、复杂，输出的任务要求多种多样，需要对物体在时间、空间上的连续性有完善的感知，传统的学习方法数据量大、经济属性上也不理性...... 还没有一套统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。
在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为改变世界的重要力量。然而，如何高效地编写、管理和维护提示词(Prompt)仍然是一个巨大的挑战。
大语言模型（LLMs）通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性，从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。
