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学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
2025年斯坦福HAI报告重磅发布，456页深度剖析全球AI领域的最新趋势：中美顶级模型性能差距缩至0.3%，以DeepSeek为代表的模型强势崛起，逼近闭源巨头；推理成本暴降，小模型性能飙升，AI正变得更高效、更普惠。
多模态，性能超 GPT-4o Mini、Gemma 3，还能在单个 RTX 4090 上运行，这个小模型值得一试。
7B小模型+3.8万条训练数据，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？
都说通用大模型轻松拿捏翻译，结果有人来掀桌了。
32B小模型在超硬核「时间线索」推理谜题中，一举击败了o1、o3-mini、DeepSeek-R1，核心秘密武器便是GRPO，最关键的是训练成本暴降100倍。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入，大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景，形式化推理与验证（formal reasoning and verification），也获得持续关注。
动辄百亿、千亿参数的大模型正在一路狂奔，但「小而美」的模型也在闪闪发光。
只刷逻辑益智题，竟能让 AI 数学竞赛水平大幅提升？
强化学习训练数据越多，模型推理能力就越强？新研究提出LIM方法，揭示提升推理能力的关键在于优化数据质量，而不是数据规模。该方法在小模型上优势尽显。从此，强化学习Scaling Law可能要被改写了！