搜索
虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。
为了解决这一问题，来自中山大学和美团的研究团队提出了 X2SAM，一个统一的图像与视频分割多模态大模型框架。它希望让模型不仅能「看懂」图像和视频，还能进一步「指出」目标在每个像素上的准确位置。
当训练数据枯竭、训练成本飙升，大语言模型（LLM）训练之路该何去何从？
在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
“LLM 就是一条死路。”
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
当多模态大语言模型（MLLMs）在面对科学、技术、工程和数学（STEM）领域的视觉推理题时频频「翻车」，一个根本性的问题摆在了所有研究者面前：大模型做不出理科题，究竟是因为「脑子笨」（推理能力受限），还是因为「眼神差」（视觉感知缺陷）？
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将“无状态”的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。