本文探讨了大型语言模型（LLM）学习的最佳方法，强调通过带着问题去探索答案提升学习效率。文章从聊天应用中的对话过程入手，分析其交互原理，揭示用户如何在对话中逐步获取信息。同时，深入解析LLM的训练过程，展示模型如何通过大量数据和复杂算法优化输出结果，为读者提供全新的学习视角。
近日，一份近1.7万字、包含约24000个token的系统提示词文档在GitHub上意外泄露，引发了全网热议。该文档详细规定了模型行为准则与工具使用规范等内容。对此，Karpathy发表评论，指出当前大型语言模型（LLM）训练中缺失关键范式，这一事件再次引发公众对AI技术透明度与安全性的关注。
递归思考版CoT（Chain of Thought）作为一种新的强迫模型自我争论方法，引发了广泛关注。尽管其热度迅速上升，但部分网友质疑其与传统推理模型操作的相似性。文章深入探讨了结合递归思考与自我批判的CoRT（Critical Thinking）方法，分析其是否能显著提升大型语言模型（LLM）的推理能力。通过引入自我批判机制，CoRT旨在优化模型决策过程，增强逻辑推理的准确性与深度。
近期，MCP（模型兼容性协议）引发广泛争议。部分创业公司CTO试用后对其表现不满，批评大型模型领域的乱象。争议焦点在于MCP开发文档由大型语言模型自动生成，且存在生态局限性，如主要支持本地操作、安全问题及对Anthropic能否超越OpenAI的不确定性。尽管MCP发展迅速，但业内仍持保留态度。
递归思考版CoT（Chain of Thought）作为一种新型强迫模型自我争论方法，正受到广泛关注。文章探讨了其是否仅为推理模型的常见套路，并分析结合递归思考与自我批判的CoRT（Critical Thinking）能否显著提升大型语言模型（LLM）的推理能力。通过深入研究，该方法可能为AI领域带来新的突破，但其实际效果仍需进一步验证。
近期，华人学者在强化学习领域取得了突破性进展，重新定义了其在大型语言模型（LLM）微调中的核心作用。研究深入解析了AI训练中采用两阶段强化学习的必要性，并创新性地将RL微调视为一种统计学方法。这一成果得到了英伟达专家的高度认可，认为其为AI技术发展提供了全新视角与重要参考。
本文围绕Andrej Karpathy对大型语言模型（LLM）学习范式的见解展开，探讨了当前LLM发展中缺失的“第三范式”。文章基于17000字的研究内容，指出这一关键环节可能对未来LLM的发展方向产生深远影响。Karpathy强调，现有范式虽已取得显著成果，但仍需突破以实现更高效的学习机制。
尽管大型语言模型（LLM）已采取最佳防护措施，但仍可能被欺骗。许多安全专家因不完全理解机器学习机制，容易产生技术误解，误以为LLM不会出错。这种强大的技术虽先进，但其复杂性也带来了新的挑战。
一项由华人学者参与的研究，为强化学习在大型语言模型（LLM）微调中的应用提供了全新视角。研究重新评估了强化学习的重要性，并深入分析了“两阶段强化学习”在AI训练中的合理性，将RL微调视为一种统计过程。英伟达技术专家高度评价该研究，称其对强化学习领域具有颠覆性影响。
在ICLR2025会议上，谷歌DeepMind与卡内基梅隆大学（CMU）的研究者提出了一种名为GRASE-DC的新方法，以提升大型语言模型（LLM）的规划能力。该方法针对传统多步骤操作规划中依赖复杂搜索算法和多轮提示的问题，提供了更高效的解决方案。研究指出，以往通过示例引导LLM进行规划的方式可能并非最优，因其计算成本高且效率低下。GRASE-DC方法旨在优化LLM在游戏策略制定、旅行安排等任务中的表现，降低资源消耗的同时提高准确性。
本指南专注于帮助用户估算运行大型语言模型（LLM）所需的GPU内存，无论是进行模型推理还是针对特定任务的微调。通过提供简单有效的公式，用户可以高效规划基础设施，优化资源分配，从而降低计算成本并提高性能。
本文深入探讨了十种创新的链式推理（Chain of Thought, CoT）方法，旨在优化传统CoT技术，从而提升大型语言模型（LLM）的逻辑推理与问题解决能力。通过详细分析这些改进技巧，文章为增强模型在复杂问题处理中的表现提供了新思路，适用于广泛的技术研究者与爱好者。
北京大学、清华大学、阿姆斯特丹大学（UvA）与卡内基梅隆大学（CMU）联合发布了一份关于大型语言模型逻辑推理能力的综述报告。报告指出，尽管这些模型在自然语言处理任务中表现卓越，但在逻辑问答和逻辑一致性方面仍存在显著挑战。研究强调了提升模型逻辑推理能力的重要性，为未来的研究方向提供了指导。
参数高效微调技术（PEFT）是大型语言模型应用中的核心技术，有效缓解了计算资源与存储成本的压力。通过选择合适的PEFT方法并遵循最佳实践，即使在资源受限的情况下，也能实现接近甚至超越全量微调的效果，为模型的广泛部署和个性化定制提供了可能。
本文系统分析了大型语言模型（LLM）在慢思维推理领域的最新进展，聚焦技术方法与挑战。通过梳理关键模型的发展脉络，文章深入探讨了慢思维、强化学习及知识蒸馏等核心技术的应用，展示了这些技术如何显著提升LLM处理复杂推理任务的能力。
腾讯云产品研发总监许小川将在AICon上海会议上深入探讨技术管理者如何应对人工智能（AI）带来的变革。他将重点分析大型语言模型（LLM）对软件研发过程的影响，涵盖技术架构调整、人才技能需求变化、组织结构优化及研发流程改进等方面，揭示LLM日益增长的作用及其深远影响。
