搜索
在信息检索系统中，搜索引擎的能力只是影响结果的一个方面，真正的瓶颈往往在于：用户的原始 query 本身不够好。
路由LLM是指一种通过router动态分配请求到若干候选LLM的机制。论文提出且开源了针对router设计的全面RouterEval基准，通过整合8500+个LLM在12个主流Benchmark上的2亿条性能记录。将大模型路由问题转化为标准的分类任务，使研究者可在单卡甚至笔记本电脑上开展前沿研究。
图文大模型通常采用「预训练 + 监督微调」的两阶段范式进行训练，以强化其指令跟随能力。受语言领域的启发，多模态偏好优化技术凭借其在数据效率和性能增益方面的优势，被广泛用于对齐人类偏好。目前，该技术主要依赖高质量的偏好数据标注和精准的奖励模型训练来提升模型表现。然而，这一方法不仅资源消耗巨大，训练过程仍然极具挑战。
随着AI能力的迭代升级，可以发现一个明显的趋势，AI已经从最初理解人类进行智能对话，逐渐演变成一种情感治愈工具。而这种工具的体现形式不仅仅限于正值火热的AI萌宠硬件、AI社交软件，还有一些小众的细分应用，比如AI解梦。
Agentic AI 的 3 要素是：tool use，memory 和 context，围绕这三个场景会出现 agent-native Infra 的机会。
Kimi 开放平台的朋友们，基于 Moonshot AI 一年来的技术积累和性能优化，我们已经在北京时间 2025 年 04 月 07 日 0 点对 Kimi 开放平台提供的模型推理服务进行价格调整，具体调整方案如下：
2025 CSRankings新鲜出炉了！CMU稳坐全球第一，中国高校强势崛起，清华摘得第2，上交大与浙大并列第3，北大位居第5。中国在AI领域表现尤为抢眼，上交大、清华、北大、浙大包揽前四，中国科学院与哈工大也跻身全球前十。
几天前，AI 驱动的演示工具 Tome 宣布，将在四月底前关闭 Tome Slides 功能，并转型至销售领域（「搞定交易，而非幻灯片」：面向销售的 AI 助手）。
推理性能提升的同时，还大大减少Token消耗！
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。