随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，传统评估方法已难以满足需求。如何科学评估 LLM 的「心智」特征，例如价值观、性格和社交智能？如何建立更全面、更可靠的 AI 评估体系？北京大学宋国杰教授团队最新综述论文（共 63 页，包含 500 篇引文），首次尝试系统性梳理答案。
近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
只用5%的参数，数学和代码能力竟然超越满血DeepSeek？
TL;DR：如果您有一个AI产品，用户问您这是AI Agent还是Agentic AI？如果您回答不出来，或者认为这两个概念是一回事，那您可能需要重新审视自己的技术认知了。不过没关系，因为99%的人都不知道，现在您只需要看完这篇文章就可以了。
当你在搜索“中国队在多哈乒乓球锦标赛的成绩”时，一篇新闻报道的文本部分和你的查询的相关性是 0.7，配图的相关性 0.5；另一篇则是文本相关性为 0.6，图片也是 0.6。那么，哪一篇报道才是你真正想要的呢？
大模型巨无霸体量，让端侧部署望而却步？华为联手中科大提出CBQ新方案，仅用0.1%的训练数据实现7倍压缩率，保留99%精度。
近日，机器人与自动化领域全球顶会 ICRA 2025 在美国亚特兰大开幕。
2023年，业界还在卷Scaling Law，不断突破参数规模和数据规模时，微软亚洲研究院张丽团队就选择了另一条路径。
AI是否真正在「思考」乃至产生意识，正成为科学和哲学交汇的核心议题。前OpenAI负责人翁荔认为，增加模型的「思考时间」有助突破复杂推理瓶颈；哈佛等机构则指出思维链可能导致「降智」；而生物学家Mallavarapu断言数字计算机永不可能拥有意识。
近年来，LLM 及其多模态扩展（MLLM）在多种任务上的推理能力不断提升。然而， 现有 MLLM 主要依赖文本作为表达和构建推理过程的媒介，即便是在处理视觉信息时也是如此 。
