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在日益强调“思维能力”的大语言模型时代，如何让模型在“难”的问题上展开推理，而不是无差别地“想个不停”，成为当前智能推理研究的重要课题。
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
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。
AI 就像一头野驴，跑起来就不停。人类花了几百万年才走上食物链顶端，而大模型只用了不到十年时间，已经能把你和刘亦菲 P 进一张自拍了。奥！最新进展是已经能自己生成音画同步的超真实脱口秀了。
医疗站在变革的关键节点，AI正渗透行业的每一个角落，为资源分布不均、诊疗效率不高等深层次难题提供解决方案
最顶尖的AI模型，做起奥数题来已经和人类相当，那做物理题水平如何呢？港大等机构的研究发现：即使GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet这样的最强模型，做物理题也翻车了，准确率直接被人类专家碾压！
在产品不断被「AI 化」的浪潮中，连浏览器也无法幸免。
前几天在论坛上看别人激烈辩论 AI 是否会取代工程师，突然有人在回复中冷不丁的抛出一个评论： 别说那么多废话，先让 AI 画个左撇子出来。 这是个什么问题？
天才的标签之外杨植麟还是个资深文青。90后一代或多或少都曾迷恋过村上春树，1992年出生的杨植麟也不例外。在村上春树的一本小说中，杨植麟对一个程序员深夜写代码这件事印象深刻，并充满憧憬，这为他未来进入AI领域埋下伏笔。
表现最好的GPT-o4 mini，物理推理能力也远不及人类！