• 检索增强生成（RAG）：致力于将信息检索与文本生成有机结合，提升AI系统效能。研究聚焦于检索器与生成器的集成、跨模态应用与知识更新等方面，旨在解决大模型在知识整合与长期记忆方面的不足，提高生成内容的精准度与鲁棒性。

• 大模型Agent：随着大模型应用场景日趋复杂，构建高效的大模型Agent成为重要方向。研究重点聚焦于多任务学习、常识推理与持续学习等领域，例如微软的AutoDev致力于实现软件开发的全面自动化，Google的SceneCraft可将文本描述转化为Blender可执行的Python脚本以创建3D场景。

• 高效序列建模：包括线性序列建模和稀疏序列建模等。线性序列建模通过重构计算流程，如线性注意力机制、线性循环神经网络等技术，降低计算复杂度；稀疏序列建模采用“选择性关注”策略，如静态稀疏方法、动态稀疏方法和免训练稀疏技术等，提升推理速度。

• 多模态融合：新型架构实现了真正的模态交融，如OpenAI的GPT-4V能精准解析图像中的细节，甚至能在CAD设计图和自然语言指令间自由转换。此外，还有原生多模态模型在训练初期对齐视觉、语言、3D等数据，形成跨模态共享表征。

• 世界模型（World Models）：世界模型是AI对物理或虚拟环境的内在表征系统，能够模拟多模态信息并预测动态变化。例如Meta的V-JEPA2模型通过编码器提取视频语义特征，预测器生成未来状态嵌入，实现高效的动作序列预测，为具身智能等领域提供支持。

• 模型局限性与改进：大语言模型存在推理失败、幻觉、多语言能力有限等局限性。相关研究针对这些问题展开，如通过改进训练方法、引入外部知识等方式来提升模型的推理能力、减少幻觉现象，以及增强模型的多语言处理能力和安全性等。