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当大模型 Agent 从实验室加速走向金融、医疗、代码开发等高价值场景，一个隐秘却致命的瓶颈正在浮现：Token 的指数级消耗正引发算力、协作与安全的系统性危机。传统 “堆算力、加参数” 的线性优化已触及天花板，我们该如何在 “输出质量” 与 “经济成本” 之间找到可持续的最优解？
为解决科研中对单篇文献深度解析的需求，佐治亚大学团队提出IntrAgent，专注单篇内容，避免大模型幻觉。通过段落排序与迭代阅读机制，精准提取实验细节与元数据。
长期以来，监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）一直是深度神经网络中最常用的模型适配手段。在中小规模的传统神经网络中，SFT 通常能够稳定提升下游任务表现。
由格灵深瞳灵感实验室主导研发的 LLaVA-OneVision-2.0，是一款面向下一代感知智能的视觉语言大模型。团队充分利用视频 Codec 流和自研 OneVision-Encoder，实现跨帧、跨事件的增量观测和连续证据流建模。本文将详细介绍模型架构、训练方法与能力验证，展示该技术在视频理解、空间推理和目标追踪等任务中的应用潜力。
随着大模型智能体深入渗透真实操作系统，一种全新的安全威胁悄然成型：行为越狱（Behavior Jailbreak）。现有安全基准只盯着模型「说了什么」，却对「做了什么」视而不见。新基准LITMUS是首个同时覆盖真实OS环境行为越狱、语义-物理双层验证与多攻击范式的完整评测体系，并首次系统量化了「执行幻觉」这一被整个评测社区忽视的致命盲区。
Windows 从传统 PC 操作系统转型为原生 Agent 智能体运行系统，围绕系统安全底座、Copilot 一体化超级 AI、7 款自研全栈大模型、本地端侧 AI 硬件、新型智能硬件五大板块落地 AI 新功能
近日，「智能知识」（Human Intelligence）完成天使轮融资，由耀途资本、锦秋基金联合投资。本轮融资资金将用于两个方向：前沿数据品类扩张：深耕 Coding、Enterprise Office（GDPVal）、Agentic Tool Use 等高价值数据，并积极探索 AI4Math、AI4Science、AutoResearch 等新场景；
刚刚，顾全全发文告别字节 Seed 团队。在此之前，他是 Seed 旗下聚焦科学智能领域的 AI4S 团队核心成员。顾全全是机器学习理论、大模型对齐以及 AI4S 科学智能领域知名的学者。他于 2007 年和 2010 年分获清华大学自动化专业学士、控制科学与工程硕士学位，2014 年获伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位，随后在普林斯顿大学运筹与金融工程系（ORFE）开展统计学博士后研究。
最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型「持续学习」的路径。在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从 “基础模型” 向 “可持续学习智能体” 过渡的核心架构机制。
80%募资金额拟用于基座大模型研发。