随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
OpenRouter 创立于 2023 年初，给用户提供一个统一的 API Key，用于调用自身接入的所有模型，既包括了市面上的主流基础模型，也包括部分开源模型，一些开源模型还有多个不同的供应商。如果用户选择使用自有的 Key ，也可以同时享受 OpenRouter 的统一接口与其他服务。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
一群AI玩狼人杀，GPT-5断崖式领先，胜率达到了惊人的96.7%。 OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试：让7个强大的LLMs，包括开源和闭源，玩了210场完整的狼人杀。
近年来，大语言模型（LLMs）展现出强大的语言理解与生成能力，推动了文本生成、代码生成、问答、翻译等任务的突破。代表性模型如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等，已经深刻改变了人机交互方式。
在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力
您可能已经在产品里放进了问答、总结、甚至自动报表模块，但表格一上来，体验就变味了，这不奇怪。表格是二维、带结构、还经常跨表跨文，和纯文本完全不一样；项目作者在《Tabular Data Understanding with LLMs》里把这件事掰开揉碎，从输入表示到任务版图，再到评测与未来方向都梳理清楚了。
近年来，扩散大语言模型（Diffusion Large Language Models, dLLMs）正迅速崭露头角，成为文本生成领域的一股新势力。与传统自回归（Autoregressive, AR）模型从左到右逐字生成不同，dLLM 依托迭代去噪的生成机制，不仅能够一次性生成多个 token，还能在对话、推理、创作等任务中展现出独特的优势。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
