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2026 年初，浙江大学发表了一篇系统性的 SoK 论文《Agent Skills for Large Language Models: Architecture, Acquisition, Security, and the Path Forward》，给Skill下了一个正式定义。
本文主要介绍来自该团队的最新论文：Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
近期发表于 TMLR 的论文《Large Language Model Reasoning Failures》对这一问题进行了系统性梳理。该研究并未围绕 “模型是否真正理解” 展开哲学层面的争论，而是采取更加务实的路径 —— 通过整理现有文献中的失败现象，构建统一框架，系统分析大语言模型的推理短板。
今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models”， 梁文锋再次出现在合著者名单中。
这是一篇报告解读，原文是《DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models》
近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
苹果研究人员发现，在大模型中，极少量的参数，即便只有0.01%，仍可能包含数十万权重，他们将这一发现称为「超级权重」。超级权重点透了大模型「命门」，使大模型走出「炼丹玄学」。