在大语言模型 (LLM) 的研究中，与以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑思维能力相比，LLM 中同等重要的 Leap-of-Thought 能力，也称为创造力，目前的讨论和分析仍然较少。这可能会严重阻碍 LLM 在创造力上的发展。造成这种困局的一个主要原因是，面对「创造力」，我们很难构建一个合适且自动化的评估流程。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。
在刚刚过去的 12 月，Google 的首席执行官 Sundar Pichai 在一场内部战略会上表示，「这将会是 2025 年的主题。」
AI Agent 是我们紧密追踪的范式变化，Langchain 的一系列文章对理解 Agent 的发展趋势很有帮助。在本篇编译中，第一部分是 Langchain 团队发布的 State of AI Agent 报告。
在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
OpenAI在LangSmith用户群中继续稳居最常使用的大语言模型供应商宝座，其使用率是排名第二的Ollama的六倍以上。开源模型的采用率有了显著增长，特别是Ollama和Groq两家公司，它们支持用户运行开源模型，并在今年成功跻身行业前五。
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。
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
