搜索
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
LeCun 这次不是批评 LLM，而是亲自改造。当前 LLM 的训练（包括预训练、微调和评估）主要依赖于在「输入空间」进行重构与生成，例如预测下一个词。 而在 CV 领域，基于「嵌入空间」的训练目标，如联合嵌入预测架构（JEPA），已被证明远优于在输入空间操作的同类方法。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
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
刚刚，0产出估值就已冲破120亿美元的Thinking Machines，终于发布首篇研究博客。
人类心理学说服策略可以有效迁移至LLM 你有没有试过让ChatGPT骂你一句？（doge） 它大概率会礼貌拒绝：私密马赛，我不能这样做orz 但最新研究表明，只需要擅用一点人类的心理技巧PUA，AI就会乖乖（骂你）听话。
记忆，你有我有，LLM 不一定有，但它们正在有。
LLM 似乎可以扮演任何角色。使用提示词，你可以让它变身经验丰富的老师、资深程序员、提示词优化专家、推理游戏侦探…… 但你是否想过：LLM 是否存在某种身份认同？
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。