你以为PDF只是用来阅读文档的？这次它彻底颠覆了你的想象！极客Aiden Bai最新整活——直接把大语言模型（LLM）塞进PDF里，打开文件就能让AI讲故事、陪你聊天！更夸张的是，连Linux系统都能在PDF里运行。
多年来，生成式AI供应商一直向公众保证，大语言模型符合安全准则，并加强了对产生有害内容的侵害。然而，一种看似简单但非常有效的提示词策略，能够让所有主流大模型开启「无限制模式」。
DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
在视觉语言模型（Vision-Language Models，VLMs）取得突破性进展的当下，长视频理解的挑战显得愈发重要。以标准 24 帧率的标清视频为例，仅需数分钟即可产生逾百万的视觉 token，这已远超主流大语言模型 4K-128K 的上下文处理极限。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。
本文详细介绍了斯坦福大学最新提出的"以弱驭强"（W4S）范式，这一创新方法通过训练轻量级的弱模型来优化强大语言模型的工作流。核心亮点包括：
一个月前，在旧金山全球游戏开发者大会上，AI原生独立游戏《1001夜》的制作人担任GDC Al Summit的演讲者，分享游戏中大语言模型驱动的核心玩法设计，与世界各地的游戏开发者进行了深入的交流。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。
大型语言模型（LLMs）在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。
