EvalPlanner是一个基于“计划-执行”双阶段的大语言模型评估框架。该框架专门用于评估大语言模型（LLM）生成的思维链（Chain-of-Thought, CoT）序列，通过系统地捕捉推理步骤，确保评估过程的严谨性和准确性。EvalPlanner不仅能够识别模型生成内容的质量，还能为后续优化提供宝贵的数据支持。
随着科技的快速进步，教育行业正经历重大转型。大语言模型（LLM）作为人工智能的关键分支，在教育领域的应用潜力巨大。然而，技术与传统教育结合时，如何实现两者平衡成为关键问题。确保教育全面进步，既需要利用大语言模型的优势，如个性化学习和智能辅导，也要保留传统教育中的人文关怀和实践教学。只有找到这一平衡点，才能真正推动教育的进步与发展。
Dr. Ashish Bamania提出了一种名为记忆层增强的Transformer架构，通过引入可训练的键值存储机制来提升大型语言模型（LLM）的性能。实验表明，该技术在处理复杂任务时显著优于传统模型。随着计算资源和物理限制逐渐成为瓶颈，记忆层技术的重要性愈发凸显，为大语言模型的发展提供了新的方向。
近年来，GPU性能的显著提升与大语言模型（LLM）的兴起成为两大显著趋势。这些模型拥有数十亿甚至数万亿参数，并支持更长的上下文窗口。推理并行技术在此背景下应运而生，它通过优化计算资源分配，使得复杂模型能够在高性能硬件上高效运行，极大提升了处理速度和效率。
视觉大语言模型（vLLM）架构是当前人工智能领域的研究热点之一。本文深入解析了vLLM的架构细节，探讨其如何融合视觉与语言处理能力。通过多模态数据的学习，vLLM能够理解图像和文本之间的复杂关系，实现更高级别的语义理解和生成任务。作者基于最新的研究成果，详细介绍了vLLM的核心组件和技术原理，旨在帮助读者全面了解这一前沿技术。
在NDSS 2025会议上，抖音集团安全研究团队与南方科技大学可信系统安全实验室联合发布了一项重要研究成果。该研究揭示了大语言模型服务框架在多租户环境下存在的侧信道漏洞。通过共享KV缓存机制，攻击者能够精确恢复用户的提示词，暴露出潜在的安全风险。这一发现强调了加强多租户环境下的安全防护措施的重要性。
提示工程是一种优化大语言模型（LLM）性能的方法。尽管这些模型拥有广泛的知识，但它们并非全知全能，特别是在面对特定任务时可能缺乏必要的了解。通过提供一些示例，我们可以引导模型理解任务的具体内容，从而让其更有效地进行推理和执行。
普林斯顿大学和耶鲁大学的研究人员共同发表了一篇题为《大语言模型的思维链推理分析》的研究论文。该论文揭示了大型语言模型在处理信息时展现出了显著的记忆和真实推理能力。研究团队通过一系列实验，验证了这些模型不仅能够存储大量数据，还能在复杂任务中进行逻辑推理，从而为人工智能的发展提供了新的视角。
Netflix 决定放弃传统的人类主导的游戏开发模式，转而采用人工智能技术。尽管这一变化可能让游戏行业的其他大型公司感到犹豫，不敢轻易跟随，但 Netflix 的高管认为，这是一个难得的机会，游戏行业需要积极探索并找到适合大语言模型的正确应用方法。
腾讯混元于11月5日宣布，其最新研发的大语言模型“混元Large”及3D模型生成大模型“Hunyuan3D-1.0”现已正式对外开源。这些模型旨在满足企业与开发者在模型微调、部署等方面的多样化需求。用户可以在HuggingFace和Github等技术平台上免费下载这些模型，并用于商业用途。
AI Agent智能代理是一种具备环境感知、自主理解和决策能力的智能系统。它依托于先进的大语言模型技术，能够独立思考并调用所需工具，以实现既定目标。这种智能系统在多个领域展现出巨大的潜力，从自动化任务处理到复杂问题解决，都能提供高效且精准的解决方案。
GeekAI是一个基于先进的人工智能大语言模型API构建的开源解决方案，旨在为用户提供一个易于部署和使用的AI助手。此项目不仅包含了运营管理后台和支付系统的集成，还提供了用户身份验证功能，确保无论是个人还是企业都能安全便捷地享受AI带来的便利。通过详细的代码示例，即使是初学者也能快速上手，掌握GeekAI的核心操作。
OpenLLM是一个专为生产环境打造的大语言模型开放平台，旨在简化大型语言模型的微调、部署、服务提供及监控过程。借助OpenLLM，用户能够更高效地利用各类开源大语言模型资源，加速自身应用程序的开发与优化。本文将通过一系列实用的代码示例，详细介绍如何基于OpenLLM平台实现对大语言模型的有效管理和利用。
阿里达摩院最新推出的多模态大语言模型mPLUG-Owl，基于先进的mPLUG模块化架构设计，不仅具备卓越的语言理解和推理能力，还能高效处理图像与视频等视觉信息，实现了文本与视觉信息之间的精准对齐，推动了跨模态感知技术的发展。
