在大语言模型（LLM）落地应用中，推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归（AR）解码虽能保证生成质量，却需逐 token 串行计算，速度极为缓慢；扩散型 LLM（dLLMs）虽支持并行解码，却面
在大模型智能体（LLM Agent）落地过程中，复杂工作流的高效执行、资源冲突、跨框架兼容、分布式部署等问题一直困扰着开发者。而一款名为Maze的分布式智能体工作流框架，正以任务级精细化管理、智能资源调度、多场景部署支持等核心优势，为这些痛点提供一站式解决方案。
在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
清华大学等多所高校联合发布SR-LLM，这是一种融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它通过检索增强和语义推理，从数据中生成简洁、可解释的数学模型，显著优于现有方法。在跟车行为建模等任务中，SR-LLM不仅复现经典模型，还发现更优新模型，为机器自主科学发现开辟新路径。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
现有的视频编辑模型往往面临「鱼与熊掌不可兼得」的困境：专家模型精度高但依赖 Mask，通用模型虽免 Mask 但定位不准。来自悉尼科技大学和浙江大学的研究团队提出了一种全新的视频编辑框架 VideoCoF，受 LLM「思维链」启发，通过「看 - 推理 - 编辑」的流程，仅需 50k 训练数据，就在多项任务上取得了 SOTA 效果，并完美支持长视频外推！
LLM 智能体很赞，正在成为一种解决复杂难题的强大范式。
通用大模型（LLM）的狂飙突进，终于在医疗垂直领域的「最后一公里」撞上了硬墙。虽然 ChatGPT 在 USMLE（美国执业医师资格考试）中表现优异，但在面对需要「火眼金睛」和「毫厘必争」的心脏手术台上，通用大模型的表现究竟如何？
