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近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。
2025，随着大语言模型技术的迅猛发展，数据科学领域正经历一场静默的革命。传统的特征工程、模型训练与迭代优化流程，正被智能化的研发助手所改变。
仅调整5%的骨干网络参数，就能超越全参数微调效果？！
算力砍半，视觉生成任务依然SOTA！
复旦大学和美团的研究者们提出了UniToken——一种创新的统一视觉编码方案，在一个框架内兼顾了图文理解与图像生成任务，并在多个权威评测中取得了领先的性能表现。
RL + LLM 升级之路的四层阶梯。
近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力，不仅具有重要的研究与应用价值，也是迈向通用人工智能的关键一步。
无需数据标注，在测试时做强化学习，模型数学能力暴增159%！
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本，ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力，无需知识蒸馏，为高效训练提供了新思路。