GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
在开源模型领域，DeepSeek 又带来了惊喜。
国产推理大模型又有重磅选手。MiniMax开源MiniMax-M1，迅速引起热议。
近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。
强化学习·RL范式尝试为LLMs应用于广泛的Agentic AI甚至构建AGI打开了一扇“深度推理”的大门，而RL是否是唯一且work的一扇门，先按下不表（不作为今天跟大家唠的重点），至少目前看来，随着o1/o3/r1/qwq..等一众语言推理模型的快速发展，正推动着LLMs和Agentic AI在不同领域的价值与作用，
还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在转发。再到最近，“提示词写死了”......现实总是来得这么快——乔治梅森大学的研究者们用一个严谨得让人无法反驳的实验，狠狠打了所有人的脸！
“欧洲的OpenAI”Mistral AI终于发布了首款推理模型——Magistral。 然而再一次遭到网友质疑：怎么又不跟最新版Qwen和DeepSeek R1 0528对比？
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
