太卷了，DeepSeek-OCR刚发布不到一天，智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒，那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下：
让模型先解释，再学Embedding！ 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员，最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年，文本表征（Text Embedding）模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec，Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间，用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
尽管视觉语言模型（LVLMs）在图像与短视频理解中已取得显著进展，但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
北大华为联手推出KV cache管理新方式，推理速度比前SOTA提升4.7倍！ 大模型处理长序列时，KV cache的内存占用随序列长度线性增长，已成为制约模型部署的严峻瓶颈。
在3D内容创作领域，如何像玩乐高一样，自由生成、编辑和组合对象的各个部件，一直是一个核心挑战。香港大学、VAST、哈尔滨工业大学及浙江大学的研究者们联手，推出了一个名为 OmniPart 的全新框架，巧妙地解决了这一难题。该研究已被计算机图形学顶会 SIGGRAPH Asia 2025 接收。
在人工智能的广阔世界里，我们早已习惯了LLM智能体在各种任务中大放异彩。但有没有那么一瞬间，你觉得这些AI“牛马”还是缺了点什么？
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
“脑腐”（Brain Rot）指的是接触了过多社交媒体的低质量、碎片化信息后，人类的精神和智力状态恶化，如同腐烂一般。它曾入选 2024 年牛津大学出版社年度热词。
从 AlphaGo 战胜人类棋手，到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出：在恰当的训练范式下，强化学习（RL）不仅能「打磨」已有能力，更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA，并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。
