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大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
GPT-5.1发布当天，文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0，这一2.4万亿参数的原生全模态模型，训练之初融合多模态数据，支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1，文心5.0在多方面表现出色，如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议：一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题
OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期，有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制，已在OpenAI多台超级计算机上部署。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
剪映前AI产品负责人创业多模态Agent，做懂上下文的007乙方，成立半月融资数百万美元
剪映前AI产品负责人廖谦创业，成立极致上下文公司，获数百万美元投资。公司首要打造面向营销场景的多模态Agent，中长期搭建AI信息表达系统，他认为当下是创业好时机，且无传统意义上的护城河。
字节最强多模态模型登陆火山引擎！Seed1.5-VL靠20B激活参数狂揽38项SOTA
5月13日，火山引擎在上海发布5款模型和产品，其中豆包1.5・视觉深度思考模型（Seed1.5-VL）最吸睛。它激活参数20B，性能与Gemini2.5 Pro相当，38个评测基准达SOTA，推理成本低，已开放API。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。