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660倍的参数差距，结果小模型赢了？！

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让大模型「多想一会儿」，今天几乎等同于让它多写一些字：先生成一段思维链，再给出答案。

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一道试题对人来说有多难，能否从大模型的解题过程中找到线索？

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数学题交给数学老师，代码题交给代码老师，医学题交给医学老师。把各有所长的专家请到一起，就能让同一个小模型学会多种能力吗？

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让大模型「多想一会儿」，今天几乎等同于让它多写一些字：先生成一段思维链，再给出答案。

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长上下文已经成为大语言模型重要的基础能力，但长上下文也给模型架构带来了一个现实问题：全注意力能够直接建模任意位置之间的关系，却带来随序列长度显著增长的计算和显存开销；滑窗注意力和线性注意力更加高效，但效果上都存在明显的不足。因此混合架构逐渐成为当前大语言模型设计的主流。

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机器人终于不只是知道往哪走，还知道该在哪里停、以什么方向面对目标，甚至停稳之后，就能直接上手干活。

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当大模型从“单兵作战”走向“多 Agent 协同操作电脑（Computer Use）”，如果队友 Agent 读了旧缓存报假消息、下发了互相矛盾的指令，甚至锁死了共享文件，主控 Agent 该听谁的？

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统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）通常为理解和生成分别使用不同的视觉表示：用 ViT 提取理解所需的语义特征，用 VAE 提供生成所需的潜变量。这样一来，同一张图像要以两种 token 进入上下文，视觉上下文随之变长；这种双流接口也不同于视觉-语言模型（VLM）常用的单一视觉流，难以直接沿用成熟的 VLM 预训练流程。

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想象一项任务：把相机交给AI，让它进入一间从未见过的虚拟房间。没有预先给定的物体坐标，也没有替它安排好的参观路线。它需要决定朝哪里转、向哪里移动、何时再拍一张图，并最终说清楚各个目标物体在三维空间中的位置。