而今天，来自 UIUC、华盛顿大学等机构的一群研究人员，通过一篇重磅论文《推理的认知基础及其在大型语言模型中的体现》，为这个“认知鸿沟”画出了一张精确的微观解剖图。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型！这是一款商业级、开源且轻量（1B参数）的OCR专用视觉语言模型，模型采用原生ViT和轻量LLM结合的架构。目前，该模型在抱抱脸（Hugging Face）趋势榜排名前四，GitHub标星超过700，并在Day 0被vllm官方团队接入。
大无语事件天天有，今天特别多——AI大模型公司阶跃星辰的研究员，自曝被苹果挂在arXiv上的论文，狠狠坑了一把。自己去反馈问题，对方简单回了两句就把issue关了；直到自己留下公开评论，对方才撤稿下架代码了。
RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
人工智能在过去的十年中，以惊人的速度革新了信息处理和内容生成的方式。然而，无论是大语言模型（LLM）本体，还是基于检索增强生成（RAG）的系统，在实际应用中都暴露出了一个深层的局限性：缺乏跨越时间的、可演化的、个性化的“记忆”。它们擅长瞬时推理，却难以实现持续积累经验、反思历史、乃至真正像人一样成长的目标。
在软件开发领域，需求工程（Requirements Engineering, RE）一直是项目成功的关键环节。然而，传统 RE 方法面临着效率低下、需求变更频繁等挑战。根据 Standish Group 的报告，仅有 31% 的软件项目能在预算和时间内完成，而需求相关问题导致的项目失败率高达 37%。
Context Pruning如何结合rerank，优化RAG上下文？
终于有人要给大模型安“脖子”了！
