本周五，Meta AI 团队正式发布了 MobileLLM-R1。 这是 MobileLLM 的全新高效推理模型系列，包含两类模型：基础模型 MobileLLM-R1-140M-base、MobileLLM-R1-360M-base、MobileLLM-R1-950M-base 和它们相应的最终模型版。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
Meta超级智能实验室（MSL）又被送上争议的风口浪尖了。
让智能体组团搞深度研究，效果爆表！
当人们还在惊叹大模型能写代码、能自动化办公时，它们正在悄然踏入一个更敏感、更危险的领域 —— 网络安全。
超长序列推理时的巨大开销如何降低？
在检索增强生成（RAG）飞速发展的当下，研究者们面临的最大困境并非「生成」，而是「稳定」。
LRM通过简单却有效的RLVR范式，培养了强大的CoT推理能力，但伴随而来的冗长的输出内容，不仅显著增加推理开销，还会影响服务的吞吐量，这种消磨用户耐心的现象被称为“过度思考”问题。
幻觉并非什么神秘现象，而是现代语言模型训练和评估方式下必然的统计结果。它是一种无意的、因不确定而产生的错误。根据OpenAI9月4号论文的证明，模型产生幻觉(Hallucination)，是一种系统性缺陷。
唱衰人工智能不会带来更好的明天 —— 构建于人工智能之上的未来世界既非乌托邦，也非反乌托邦，而是充满无限奇幻可能的。
