信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
Horizon3.ai 是一家提供自主渗透测试等工具的网络安全初创公司，该公司本周在提交给美国证券交易委员会的文件中透露，正在寻求新一轮 1 亿美元的融资，并已锁定至少 7300 万美元。
来自华盛顿大学、AI2、UC伯克利研究团队证实，「伪奖励」（Spurious Rewards）也能带来LLM推理能力提升的惊喜。
Google I/O 2025 结束后，Google CEO Sundar Pichai 接受了《The Verge》主编专访，这也是双方连续第三年于 I/O 后展开对谈，而今年的背景更为特殊：Gemini 模型全面更新、多模态生成工具 Veo3 登场、AI 功能深度融入 Android 与 XR 平台，Google 展现出前所未有的产品化信心。
过度依赖CoT思维链推理会降低模型性能，有新解了！ 来自字节、复旦大学的研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选择短回答或详细的长文本推理，最终实现了准确性与效率的最佳平衡。
2025 年快要过半，今年上半年 AI 搜索、AI 深度研究类产品可谓是欣欣向荣。
既能提升模型能力，又不显著增加内存和时间成本，LLM第三种Scaling Law被提出了。
2025年上半年，Agent成为大模型领域讨论最多的主题之一。
在产品不断被「AI 化」的浪潮中，连浏览器也无法幸免。
“月之暗面给了我AGI信仰，但Kimi不是唯一的路。”
