大语言模型（LLM）的幻觉问题一直是阻碍其在关键领域部署的核心难题。近日，研究人员提出了一种名为行为校准强化学习（Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning）的新方法，通过重新设计奖励函数，让模型学会「知之为知之，不知为不知」。
在移动端和桌面端的日常使用中，许多操作并非点一下按钮就能完成。预订一场会议、在游戏商城中购买并装备一件道具、又或者在多个应用之间完成一组连贯的工作流 —— 这些任务通常需要十几步甚至几十步的连续交互。
我们独家获悉，外界千呼万唤的DeepSeek-V4将于4月正式上线。作为梁文锋打磨已久的多模态大模型，DeepSeek-V4除了在Coding能力上跃升之外，还将在LTM（long term memory长期记忆）上取得突破。
OpenClaw又迎重磅玩家！英伟达深夜带着Nemotron 3 Super炸场，1200亿参数专为Agent打造，性能直逼Claude Opus 4.6。推理狂飙3倍，吞吐量猛涨5倍，「龙虾」这是要上天了。
今天是 OpenAI Responses API 上线一周年。OpenAI 又出来抖猛料了！
用户把文本发到我们的 API，我们返回一串浮点数。没有标签，没有水印，没有任何元数据告诉你它从哪来、用的什么模型。大多数人看到这串数字，反应都是"不就是一堆浮点数嘛，能看出什么？"
多模态大模型掉进真实世界，会“失聪”。
在生成式 AI 浪潮中，文生图技术已实现跨越式发展，在视觉呈现上达到了前所未有的高度。然而，在生成图像中准确合成拼写正确、结构规范且风格协调的文字 —— 视觉文本渲染（Visual Text Rendering, VTR），至今仍是该领域尚未攻克的核心难题。
谷歌发布首个原生全模态 Embedding 模型 Gemini Embedding 2！它将文本、图、音视频及 PDF 无损融于统一向量空间，实现跨越五大模态的直接检索。这极大降低了架构成本，赋予了 AI 真正连贯的「记忆」，是重塑 AI 基建的里程碑。
“时光流转，谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
