原创AI技术博客

为了更好地评估大语言模型的工具使用能力，微软的研究人员提出了ToolTalk Benchmark基准测试工具，可以帮助我们更加简单地理解大语言模型在工具使用方面的水准。ToolTalk旨在评估大型语言模型（LLMs）在对话环境中使用工具的能力。这些工具可以是搜索引擎、计算器或Web API等，它们能够帮助LLMs访问私有或最新的信息，并代表用户执行操作。

欧洲大模型之光MistralAI开源了2个全新的多模态大模型，即Mistral-Small-3.1-24B基座版本和指令微调版本。这两个大模型均以Apache2.0协议开源，因此可以完全免费商用。而官方也给出了这个模型在多个评测集上的效果，高于GPT-4o-mini和Gemma 3 27B。因为其参数规模较小，推理速度可以达到每秒150个tokens，同时支持多种语言，是一个非常值得关注的小而美的多模态大模型。

最近，Anthropic研究人员通过观察大模型内部运作机制发现了大模型内部可能存在一种与特定语言无关的内部共享区域，它可以把不同语种的输入，在同样的区域进行内部推理，并最终根据语种输出答案。这个现象让我们发现大模型本身理解语言的时候可能与人类类似，拥有高度抽象的内部表示，能够跨越多种语言统一相同的概念。

AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。

MiniMaxAI于2025年6月17日正式发布了其新一代大模型——MiniMax-M1。MiniMax-M1的核心亮点在于结合了混合专家（MoE）架构和创新的闪电注意力（Lightning Attention）机制。MiniMax-M1不仅原生支持高达100万Token的上下文长度，推理的tokens也支持最高80K，是当前支持的最多推理长度的大模型。此外，MiniMax-M1在计算效率上也很高，例如在生成10万Token时，其FLOPs消耗仅为DeepSeek R1的25%！

Anthropic被认为是最像OpenAI的一家公司。他们推出的Claude2模型是全球首个支持200K超长上下文的商业模型。在PDF理解方面被认为表现优秀。就在2023年3月4日，Anthropic推出了他们的第三代大语言模型Claude3，包含3个不同的版本，支持多模态和最高100万上下文输入！

本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。

前天，EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等研究人员合作提交了一个关于大语言模型（Large Language Model，LLM）的挑战和应用的论文综述，引用了688篇参考文献总结了当前LLM的主要挑战和应用方向。

今天微软宣布，新版本的Bing将全线接入ChatGPT，试图领先谷歌一步。这篇博客将总结一下带了ChatGPT的新版本Bing将有哪些新功能！

2022年11月底，ChatGPT横空出世，全球都被这样一个“好像”有智能的产品吸引力。随后，工业界、科研机构开始疯狂投入大模型。在2023年，这个被称为大模型元年的年份，有很多令人瞩目的AI产品与模型发布。2023年，DataLearner收集了大量的大模型，并发布了很多大模型相关的技术博客，在即将结束的2023年，我们以这个『2023年最令人瞩目的AI产品』结束本年的技术分享。

最近开始学习新的前端技术。以前开发网站直接使用jQuery+Bootstrap组合，感觉非常容易和方便。但是，现在前端貌似都开始转向基于构建的方式去开发。由于初学者进入一个项目看很多内容也不如上手启动一个项目感受好，本文抛弃原理，直接教大家上手创建一个vue项目。

近日，OpenAI在发布其开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b的同时，也推出了一种专为这些模型设计的全新消息格式——Harmony。对于希望在自有解决方案中充分利用这些开源模型的开发者而言，理解Harmony至关重要。本文将以客观的第三方视角，详细解析Harmony格式的设计理念与技术细节。

本周，谷歌的研究人员在arXiv上提交了一个非常有意思的论文，其主要目的就是分享了他们建立能够翻译一千多种语言的机器翻译系统的经验和努力。

Gemma系列是谷歌开源的与Gemini同源的小规模参数版本的大语言模型，此前只有70亿参数和20亿参数的Gemma大语言模型。而现在，Google又开源了2个系列的新的大模型：一个是编程大模型CodeGemma系列，一个是基于RNN架构新型大模型RecurrentGemma。

就在刚才，谷歌推出了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是基于 Gemini 3 Pro 打造的专业级图像生成与编辑模型，相比几个月前的 Nano Banana，这次升级几乎重构了谷歌图像生成能力的上限。从文本渲染、多图一致性，到世界知识、摄影级控制和信息可视化，Nano Banana Pro 在多个维度显著拉开了与上一代、乃至整个行业同类产品的差距。

本文介绍了 Claude 最近推出的 Skills 系统，以及作者在 Minion 框架中实现的一个完全开源的版本。Skills 的核心思路是让 AI Agent 在需要时再加载对应的专业能力，而不是一开始就把所有工具和知识都塞进上下文，从而缓解上下文窗口有限、成本高、响应慢的问题。

Llama系列是MetaAI开源的大语言模型，是全球开源大模型中最重要的力量之一。第一代的Llama系列模型不允许商用，第二代模型则放松了范围，允许商用。而Llama系列模型因为优秀的品质，也是许多开源模型的基座。而今天Llama3即将发布。

2022年11月底发布的ChatGPT是基于OpenAI的GPT-3优化得到的可以进行对话的一个产品。直到今年更新到3.5和4之后，官方分为两个产品服务，其中ChatGPT 3.5是基于gpt-3.5-turbo打造，免费试用。因此，几乎所有人都自然认为这是一个与GPT-3具有同等规模参数的大模型，也就是说有1750亿参数规模。但是，在10月26日微软公布的CodeFusion论文的对比中，大家发现，微软的表格里面写的ChatGPT 3.5只有200亿参数规模。

虽然LLM在很多任务上很好用，但是实际应用中我们常见的文本分类、文本标注等工作目前却依然缺少一个可以利用LLM能力的好方法。LLM的强大并没有在工程落地上比肩传统的机器学习处理框架。上周，一个叫Scikit-LLM新的开源项目发布，将传统优秀的Scikit-learn框架与LLM结合，带来了LLM落地的新方法。

近几年人工智能的发展已经让大家感受到AI算法不再是实验室的小玩具，它对社会和生活的影响已经在逐步显现。仅几年的AI模型如ChatGPT、DALL·E2、StableDiffusion等都是生成式模型，即基于无标注数据训练的可以根据输入观测数据的模型。而生成式AI平台可能是未来最重要的一种平台能力。本文是由Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado等人发布的介绍当前生成式AI平台的相关企业。

在去年末的OpenAI宫斗风波中，伴随着Sam下台和重新掌权过程中有一个非常重要但不被大家了解的算法Q*。国外的路透社曾经提到OpenAI内部一个称为Q*（Q Star）项目取得了非常重大的突破，使得部分人认为AGI很接近，进而引发了一系列事件。但是，Q*到底是什么？是否存在一直被很多人猜测。而最近，一个神秘的帖子继续爆料了Q*的信息。

今天，Google发布Gemini 2.5 Flash Lite。这是一款专为追求极致速度、超低延迟和高性价比场景打造的轻量级模型。它的发布标志着 Google 正在将旗舰模型的先进能力（如百万级上下文、原生多模态、工具调用等）逐步下放到更轻量、更经济的模型层级。根据 DataLearnerAI 的实测，这款模型的生成速度最高可达 400 tokens/秒，即使在输入达到 18K tokens 的情况下，也依然可以维持在 160+ tokens/秒 的性能表现，令人惊喜。