中科院团队提出GOI声明式接口，解决LLM操作GUI效率低下的痛点。通过策略与机制分离，大幅提升AI智能体任务成功率，为未来AGI与操作系统交互指明新方向。

深入解读NeurIPS最新LARGO攻击，它通过操纵AI潜意识，植入无害文本绕过安全机制，揭示大模型（LLM）底层安全漏洞，成功率远超传统方法，AI安全面临新挑战。

图灵奖得主Yann LeCun炮轰人形机器人是骗局，称LLM智商不如猫，真正通往AGI的路径是世界模型。深入解读这场AI路线之争，看懂未来人工智能发展方向。

Agentic Search正颠覆传统RAG，通过强化学习（RL）赋予LLM自主规划与探索能力。本文深入解读其核心原理、应用场景与未来挑战，揭示AI搜索的下一场革命。

深入解读Training-Free GRPO，一种无需更新参数的AI强化学习新方法。了解它如何通过上下文学习，大幅降低大模型LLM优化成本，提升推理与泛化能力。最新AI资讯尽在AIGC门户。

深入解读Mem-α，一个创新的强化学习框架，它让LLM智能体自主学习管理记忆，突破上下文窗口限制，提升长期交互能力，是人工智能和大模型领域的重要突破。

深入揭秘大模型数据投毒攻击，分析商业竞争、黑客、不法集团的投毒动机，探讨对抗样本与后门攻击手段，提供AI安全防御策略与最新AI资讯。

深入解读美团发布的VitaBench评测基准，它通过推理、工具、交互三维复杂度框架，揭示了GPT、Claude等顶尖大模型在真实生活场景中的应用差距与未来方向。

深入解读JADES框架，一种基于分解式评分的LLM越狱评估新范式，揭示当前越狱攻击成功率被严重高估，为大模型AI安全提供更精确的度量标准。

腾讯发布无训练GRPO，一种超低成本AI大模型优化方法。通过上下文经验学习，无需微调参数，百元成本即可显著提升LLM性能，是AI领域最新突破。

蚂蚁集团开源dInfer框架，专为扩散语言模型（dLLM）设计，通过算法系统协同创新，实现10倍推理加速，引领AI大模型进入高效并行生成新时代，最新AI新闻尽在AIGC.bar。

Anthropic最新研究颠覆认知，仅需250份有毒文档即可植入大模型后门，AI安全面临新挑战。深入了解LLM数据投毒攻击与防御策略，探索最新AI资讯。

大模型推理新范式PDR,将LLM视为改进操作符,通过并行-蒸馏-精炼,突破长思维链瓶颈,提升AI推理准确性与效率,降低计算成本。

深度解析华为盘古718B大模型成功秘诀，从数据质量、三阶段预训练到幻觉控制，看顶尖LLM如何不靠堆料，实现卓越性能。最新AI资讯，洞察人工智能前沿。

IBM发布ToolRM，一个专为LLM工具调用设计的奖励模型，通过专业基准FC-RewardBench验证，能显著提升AI Agent函数调用准确性，为大模型应用落地提供关键支持。

深入剖析llama.cpp如何从纯文本模型扩展至支持多模态向量，详解其分步处理流程、因果注意力机制的关键作用，以及修复ViT和LLM核心Bug的技术细节，展现前沿AI大模型的进化之路。

深入探讨AI大模型的构建基石，从基础数据（1）到应用进阶（123），全面解析LLM工作原理、提示词技巧与未来AGI趋势，获取最新AI资讯。

深入解读Anthropic官方教程，学习如何为Claude等LLM智能体构建、评估和优化工具，掌握命名、上下文返回和token效率等核心原则，提升智能体性能。

深入解读LLM推理非确定性难题，Thinking Machines发现批处理不变性才是关键，而非并发浮点运算，通过批处理不变的kernel实现真正可复现的AI结果，推动同策略强化学习发展。

深入探讨大语言模型（LLM）是否具备意识，分析AGI的必要条件、注意力机制、图灵测试，展望人工智能（AI）迈向意识智能体的未来进化路径。