随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域引发了深刻变革。大语言模型在实际应用中的使用越来越广泛，这些模型通常部署在云原生的基础设施上，需要复杂的流量管理机制以确保服务的稳定性、性能、可扩展性和成本效益。在 Kubernetes（K8S）这一容器编排标准中，现有的 Ingress 组件的流量转发机制提供了基于主机名和请求路径的基本流量路由功能。
在语言模型领域，长思维链监督微调（Long-CoT SFT）与强化学习（RL）的组合堪称黄金搭档 —— 先让模型学习思考模式，再用奖励机制优化输出，性能通常能实现叠加提升。
视频大型语言模型（Video LLMs）的发展日新月异，它们似乎能够精准描述视频内容、准确的回答相关问题，展现出足以乱真的人类级理解力。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
7 月 26 日，在 WAIC 2025 世界人工智能大会上，中国移动九天人工智能研究院全面开源九天结构化数据大模型 “数据 - 模型 - 测评” 三位一体的完整模型体系，包括了结构化数据体系、TReB 标准化测评框架、支持微调及推理全流程模型。
尽管全球科技界正热烈庆祝 GPT-4、DeepSeek 等大模型展现出的惊艳能力，但一个根本性问题仍未被真正解决： 这些 AI 模型是否真正理解人类的指令与意图？
研究人员首次系统综述了大型语言模型（LLM）在法律领域的应用，提出创新的双重视角分类法，融合法律推理框架（经典的法律论证型式框架）与职业本体（律师/法官/当事人角色），统一梳理技术突破与伦理治理挑战。论文涵盖LLM在法律文本处理、知识整合、推理形式化方面的进展，并指出幻觉、可解释性缺失、跨法域适应等核心问题，为下一代法律人工智能奠定理论基础与实践路线图。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
为什么机器人能听懂指令却做不对动作？语言大模型指挥机器人，真的是最优解吗？端到端的范式到底是不是通向 AGI 的唯一道路？这些问题背后，藏着机器智能的未来密码。
