正如作者所言——当前LLM在软件工程中的应用正处于「黄金发展期」，但真正能驱动其走向工业落地、提升工程可信度的，是那些更真实、更多维、更动态的Benchmark体系。这项研究不仅填补了LLM软件工程评估的综述空白，也为AI4SE研究者、开发者和企业提供了清晰的「下一步方向」。如果说模型是「马达」，Benchmark就是「方向盘」。谁能把握住它，谁就能在AI软件工程的未来之路上走得更远。

随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。然而，在逻辑性与知识系统性要求极高的数学任务中，模型仍然达不到像人类一样进行严密推理的水平，这一问题仍然是开放性难题。本文作者来自北京邮电大学、腾讯微信、清华大学。共同第一作者为北京邮电大学博士生乔润祺与硕士生谭秋纳，其共同完成的代表性工作 We-Math 于 ACL 2025 发表，并曾在

a16z最新发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」，AI竞争格局逐渐稳定，中国力量全面崛起，DeepSeek、豆包、夸克等多款产品跻身前十。ChatGPT依旧领跑，谷歌Gemini紧随其后，Grok高速逆袭。整体来看，全球AI正进入多极化竞争的新阶段。就在刚刚，a16z最新一期的「Top 100消费级GenAI应用榜单」出炉！本期榜单传递出一个最核心信息：AI产品竞争的生态格局正日趋稳定

简单来说，智能体可观测性就是对智能体从基础开发、测试、部署到后期维护运营全生命周的工作原理、决策、结果进行深度监测，帮助它们纠正各种错误实现更强、安全的自动化业务流程。主要有以下好处：持续监控：实时跟踪智能体行为、决策和互动，以发现异常、意外行为或性能漂移。例如，企业客服AI智能体，正常情况下会优先回复未读消息，但监控时发现它突然频繁重复发送相同内容，或响应延迟从2秒飙升到10秒，系统会立即预警，

Arrow 的核心突破在于其“双自适应”调度能力——既能动态调整请求的分发路径，也能实时重配计算实例的角色。研究团队发现，现实中的 LLM 请求在输入和输出长度上存在巨大波动，导致传统固定比例的 Prefill（填充）与 Decode（解码）节点配置极易失衡。在大模型（LLM）推理服务中，如何在论文链接见文末。

AI 代理的世界正在迅速扩展，掌握 LangChain 和 LangGraph 的提示工程让你站在这场革命的前沿。无论你是打造客服机器人、内容创建系统还是复杂分析工具，这些框架为你创建真正智能的应用提供了基础。AI 的世界正在飞速演变，从简单的问答系统升级成了复杂、多步骤推理的智能代理。不管你是想打造客服机器人、数据分析工具，还是复杂的自动化工作流程，掌握 LangChain 和 LangGrap

佛罗里达州立大学的研究团队花了两年时间，分析了ChatGPT发布前后的非脚本化口语录音，在2210万个词的数据集中发现像“delve”、“intricate”这些学术写作词高频出现在人们日常说话中。和AI聊了两年多，人类说话ChatGPT味越来越重了？最新研究结果显示，还真是。佛罗里达州立大学的研究团队花了两年时间，分析了ChatGPT发布前后的非脚本化口语录音，在2210万个词的数据集中发现像“

具体生成算法如下：1.初始化：以输入序列为起点，模型首先对上下文进行编码，提取关键语义信息。这一步骤就像人类在阅读一篇文章时，先快速浏览开头部分，对文章的主题和大致方向有一个初步的把握。例如，当输入的上下文是关于物理定律的描述时，模型会识别出其中涉及的物理概念、定律的名称等关键信息，为后续的推理和预测奠定基础。2.迭代推理：在每一步推理中，模型基于当前上下文和已生成的推理序列，生成下一个推理 to

全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL震撼上线，展现了无与伦比的视频理解力！它能将视频内容转化为高能方案，还会智能选择思考模型，效率与创意兼得。目前，模型已正式开源。如果有人突然问你：「这张图片中有几颗草莓」？你会如何快速回复？面对五彩缤纷的果盘，我们往往需要反复端详，放大图片再逐一清点，耗费不少时间才能得到答案。

本文探讨多模态数据集构建与质量评估方法。DataComp提出了基于CommonCrawl的128亿图像文本对处理流程，包含NSFW检测、去重等步骤。LLaVA通过GPT-4生成三类指导数据（对话、详细描述、复杂推理），并改进模型架构提升多模态能力。研究提出VAS指标评估数据信息量，强调在CLIP初筛后进行精细选择。比较了不同过滤方法的效果，并探讨如何利用GPT-4Vision生成更全面的图像描述。