在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
提起AI游戏，大多普通玩家所能想到的，可能是预设好的可对话“Chatbot”AI NPC、在对抗游戏中“更聪明”的人机队友或敌人，又或是让AI充当类似GM的职能，引导玩家推进游戏流程。
思维链里的步骤很重要，但有些步骤比其他步骤更重要，尤其是在一些比较长的思维链中。 找出这些步骤，我们就可以更深入地理解 LLM 的内部推理机制，从而提高模型的可解释性、可调试性和安全性。
AI无需监督就能学习思考？
欧莱雅与大宁集团美创静界签署合作备忘录，共同支持大学生用科技赋能美妆应用场景
即使有一颗大隐隐于市的心，成立第八年的云深处，终究在今天具身智能的浪潮下，被推到了舞台中央。
DeepSeek推理要详细还是要迅速，现在可以自己选了？
多模态模型学会“按需搜索”！字节&NTU最新研究，优化多模态模型搜索策略——通过搭建网络搜索工具、构建多模态搜索数据集以及涉及简单有效的奖励机制，首次尝试基于端到端强化学习的多模态模型自主搜索训练。
就像是播放音乐，Prompt Engineering是在调音响的音量，那Context Engineering就是在设计整个音响系统，从音源、功放、音箱到房间声学，每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级，更像是思维模式的根本转变。
当ChatGPT横空出世时，它以空前的方式将AI 议题推至公众视野的核心。然而，同时迸发的诸多讨论却固着于恐惧、忧虑与批判情绪。
