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上周做了场内部分享，关于我做AI这三年来总结的内容创作方法论。
作者分享做AI内容创作三年总结的方法论，指出做内容本质是讲故事，介绍获取信息、找角度、创作三步法，还给出公众号数据运营指标，认为做内容需长期练习，有成就感在于让读者感世界有变化。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
成果三年两登Nature封面，这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化，重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息，构建互补通路，团队还研究算法融合信息，目前芯片进展良好。
从 SQL 到 OSI：当“数据是什么意思”也有了标准答案
本文回顾 SQL 统一世界的历史，引出 OSI 标准。OSI 解决“数据是什么意思”的标准化问题，众多全球数据技术公司参与。还介绍各厂商语义层布局，分析对中国企业的影响及 OSI 未解决的问题。
不想买几百刀的 ChatGPT Pulse？这款开源替代 + 本地部署可以白嫖试试
MineContext是开源跨平台桌面应用，可把电脑操作变成“上下文记忆库”。它能自动收集信息、生成总结和待办等。有自动截屏、生成总结等功能，使用体验好，适合常忘工作内容的信息工作者。
在向量数据库公司工作两年后，我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后，分享37条信息检索经验，涵盖从BM25到RAG等多方面，涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节，勾勒技术演进图景，强调选合适工具找信息。
CMU&NYU最新工作解释：存储在权重里的“智能”是从哪来的？
论文《From Entropy to Epiplexity》指出经典信息论在AI面前有三大悖论，提出用Epiplexity度量信息。它将数据信息拆为Time - bounded Entropy和Epiplexity，通过神经网络训练近似计算，实验验证其有效性，并给出启示。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
所有人看见了「大晓速度」，但真正值钱的是它背后的这套系统
过去一年大晓机器人在具身智能行业成果显著，首创研发范式和数据采集方案，推出世界模型并实现端侧部署，其行业方案进入真实场景。它从具身第一性原理出发，让信息低成本入模转化为生产力。
华人团队让AI把表格“翻译”成问题，检索速度×5
表格检索在RAG里是小众问题，传统表格问答系统有Retriever和Reader组件，关键是对齐表格与问题语义。QGpT能生成模拟问题，使表格语义更丰富、对齐更准确，分离线、在线阶段，训练后可提升检索收益。