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大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。
OpenAI IMO金牌团队爆料：AI拒绝作答第六题
OpenAI IMO团队接受采访，透露让模型获IMO金牌的项目仅用两三个月、核心开发者仅三人。还谈及模型证明风格、第六题失分原因、解决千禧年大奖难题距离等，强调通用技术及面临的新挑战。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
6666！NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。
Seedream 4.0大战Nano Banana、GPT-4o？EdiVal-Agent 终结图像编辑评测
在AIGC下一阶段，图像编辑成检验多模态模型关键场景。研究者提出EdiVal - Agent评估框架，能自动化生成指令并多维度评估编辑结果，其评估与人类判断一致性高，还对比了13个模型的多轮编辑表现。
火山引擎，「出击」Agent
2025 年年中大模型竞争进入下半场，Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境，介绍火山引擎新开发范式，如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等，助企业解决 B 端落地难题。
突发！Gemini 3.8登顶，谷歌迈出RSI一大步
谷歌发布Gemini 3.8 Flash及专攻网络安全的3.8 Flash Cyber。前者性价比高，在多项测试逼近顶级模型；后者在网络安全测试屠榜。但谷歌也被指提前庆祝，且模型可能有‘刷榜’成分。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。