深入探讨多智能体系统（Multi-Agent）的集体失忆难题，介绍内在记忆代理框架如何通过异构私有记忆和共识机制解决此问题。了解最新的AI、LLM、大模型技术进展，探索AGI的未来。

深入解读LLM首个即插即用记忆解码器，它通过模仿检索行为实现无检索RAG，告别延迟，高效增强大模型领域知识，是AI领域最新的突破性进展。

深入解读DeepMind科学家Denny Zhou在斯坦福的演讲。揭示大模型(LLM)推理的四大核心：中间步骤生成、从提示到强化学习的演进、聚合的力量以及检索即推理的实用主义。

深入探讨AI生成论文对学术诚信的冲击，揭示arXiv等平台每年拒稿2%的现状，以及如何利用自动化工具反击LLM内容造假，维护科研生态。

深入解析LLM幻觉的理论定义、根本原因与完整分类。掌握RAG等4套核心工程解法，将人工智能大模型的幻觉从Bug变为可控边界，提升AI应用可靠性。

深入解读GMPO，一种通过几何平均优化解决LLM强化学习不稳定性的新方法。了解其如何超越GRPO，实现更稳健的训练、更强的探索能力和更优的性能，探索最新AI大模型技术。

AI社交赛道迎来新突破，AI剧本漫、互动小说等创新玩法提升用户体验，实现收入增长。本文深入分析AI社交应用的进化路径、视觉化趋势与未来商业模式，探索AI变现新可能。

AgentOps框架深度解析，由中科院与清华发布，为基于LLM和大模型的AI智能体提供全生命周期运维，解决幻觉、规划、协作等异常，引领AGI新方向的AI资讯。

深入解析2024-2025年主流大模型LLM架构，涵盖DeepSeek的MLA、Llama 4的MoE、OLMo的QK-Norm等核心技术，一文看懂AI大模型最新发展趋势。

LangExtract深度解读,利用大模型(LLM)从文本提取结构化信息,支持Gemini和GPT API,提供国内中转API,实现低价高效的大模型API直连服务。

深入解读Meta科学家毕树超关于AGI的最新洞见。探讨Scaling Law、数据瓶颈、好奇心驱动的探索、强化学习（RL）的潜力，以及终身学习作为下一代大模型（LLM）的核心范式，获取最新AI新闻与AGI发展路线。

深入拆解Paradot现象，探讨AI定制伴侣的技术内核、商业模式与社会影响。了解LLM大模型如何驱动情感交互，以及人工智能在情感陪伴领域的未来发展与挑战。

深入解析2025年顶流大模型架构，探讨MoE、MLA、滑动窗口注意力等核心技术如何重塑LLM性能与效率，涵盖DeepSeek、Kimi、Llama 4等模型创新。

硅谷最新报告揭示，Anthropic凭借Claude模型在企业级LLM API市场份额上全面超越OpenAI。本文深入分析Claude官方成功的关键、AI编程新趋势，并提供Claude国内使用指南，看AI新王如何重塑市场。

深入解读ACL'25最佳论文，揭示大模型存在源于预训练的「弹性」机制，导致其抵抗对齐并易于回弹，现有后训练范式面临失效风险，AI安全亟需新思路。

深入解读ACL 2025论文TRIDENT，首创词汇-意图-策略三维多样化红队数据合成框架，显著提升大模型安全性和鲁棒性，是AI安全领域的重大进展。

EvaLearn，一个评估大模型动态学习能力与效率的全新基准，通过连续问题求解，揭示LLM在不同任务下的学习潜力、效率与稳定性，推动AI迈向AGI。

AI技术正深刻变革游戏行业，从解决性能瓶颈、探索多模态应用，到AIGC内容创作与生态构建。本文深入剖析AI在游戏中的机遇与挑战，探讨如何利用大模型和人工智能创造真正好玩的游戏体验。

大模型(LLM)推理能力依赖的过程级奖励模型(PRM)正遭遇信任危机，ACL 2025最新研究PRMBench揭示其在细粒度错误检测上的缺陷，AI新闻，人工智能发展。

深入解读谷歌推理创始人Denny Zhou在斯坦福的LLM推理课。探讨思维链(CoT)、强化学习、自洽性等核心概念，揭示大模型如何实现复杂推理，迈向通用人工智能(AGI)。