多模态AI发展 - 多模态AI成为2025年AI领域关键趋势 能够处理和整合文本、图像、音频和视频等多种形式输入 [1] - OpenAI的GPT-4可从文本、音频和视觉输入生成文本 谷歌Gemini模型展示出色多模态能力 微软Designer应用利用多模态AI进行图形设计任务 [1] - 多模态AI在医疗保健领域可结合医疗图像和患者病史进行更准确诊断 在客户服务方面提供更直观全面支持 在内容创作上能根据单一提示生成多种媒体类型 [1] AI智能体演进 - AI智能体从简单聊天机器人向更智能、具有情境感知能力的助手转变 改变客户服务、生产力和用户交互方式 [3] - 智谱AI推出的智能体可替用户点外卖 能在无人工干预下完成跨应用程序、多步骤的真实任务 [3] - 2025年智能体将更加普及 能处理更复杂任务 为供应链经理、软件开发人员、金融分析师等提供支持 并有望革新自动驾驶领域 [3] 小语言模型(SLMs)崛起 - 2025年小语言模型(SLMs)快速发展并广泛采用 相比大型语言模型(LLMs)具有开发和实施成本低等优势 [3] - 微软Phi和Orca模型、GPT-4 o - mini、Claude 3.5 Haiku、Meta的Llama 2以及谷歌研究的更高效语言模型展示了SLMs潜力 [3] - SLMs使AI能力可应用于边缘设备和智能手机 为小型组织和研究人员提供更易获取的AI应用开发途径 并加快实时应用的推理时间 [3] AI4S推动科研变革 - 大模型引领的AI4S(AI for Science)成为推动科学研究范式变革的关键力量 [4] - 2025年多模态大模型进一步融入科学研究 帮助挖掘多维数据的复杂结构 为生物医学、气象、材料发现等基础与应用科学研究开辟新方向 [4] - 2024年诺贝尔物理学奖颁给机器学习先驱 化学奖颁给能预测蛋白质结构的AI开发者 凸显AI对推动科研的巨大贡献 [4] 具身智能发展 - 2025年被认为是"具身智能元年" 具身智能从本体扩展到具身脑 [4] - 行业格局上近百家具身初创企业可能迎来洗牌 技术路线上端到端模型不断迭代 小脑大模型的尝试有望取得突破 [4] - 商业变现方面会有更多工业场景应用具身智能 部分人形机器人迎来量产 如特斯拉的"擎天柱"有望在2025年实现小批量生产并投入使用 [4]

强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理 技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？ 过去的研究多数持悲观态度：认为 RL 带来的收益非常有限，有时甚至会让模型「同质化」加重，失去多样性。然而，来自英伟达的这项研究指出，造成这 一现象的根本原因在于：数学、编程等任务在 base model 的训练数据中被过度呈现，以及 RL 训练步数不足。 论文题目：ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models 链接：https://arxiv.org/pdf/2505.24864 ProRL 来了！长期训练 = 推理能力质变！ 由 NVIDIA 团队提出的 ProRL（Prolonged Reinforcement Learning）框架，将 RL 训练步数从传统的几百步大幅提升至 2000 步以上，释放了小模型潜 藏的巨大潜力。结果令人震惊： KL 正则化 + 周期性策略重置 这一突 ...