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EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
具身智能体主动迎战对抗攻击，清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击，现有防御方法多为‘被动防守’，遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD，通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化，实验效果佳。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.27B参数硬刚思维链模型，推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM，能解决复杂推理难题。它受大脑启发，提出“隐性推理”路径，准确率碾压先进思维链模型，推理能力超越o3 - mini - high，经济性突出，任务效率可百倍提升。
不拼参数，拼认知：工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节，形成“大小协同”格局，但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系，其Industrial Copilot等产品落地中国，还自研基础模型突破瓶颈，围绕‘AI for Real’理念布局。
怎么从 ChatGPT 拿流量？送上这九条实用建议
文章指出AI问答引擎成B2B采购决策重要‘守门人’，介绍问答引擎优化（AEO）概念，还通过采访提炼九条从ChatGPT等拿流量的实用建议，如明确提问场景、了解平台差异等。