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范式跃迁：LLM + EC重构算法设计范式，华为&港城大夺冠CVRP国际顶级赛事

近日，华为与港城大联合团队‘OptVerse - CityU’在CVRPLib BKS全球挑战赛夺冠。他们用‘大模型(LLM)+进化计算(EC)’架构，刷新98个历史最优解，51个设新纪录，验证AI在算法设计潜能。

50年前的Unix哲学‘万物皆文件’和‘文件夹即应用’正以意想不到的方式回归。过去因‘人类可理解性’被推崇，如今因AI能操作而重获重要性，文件夹成‘智能空间’，AI成其操作系统。

TIME杂志文章用六张图表解析中美AI竞争，指出美国在芯片控制、模型性能和商业变现领先，中国受算力瓶颈制约，但在人才基础和能源供给有优势，特朗普新出口规则或带来转机。

Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。

Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。

大模型‘幻觉’问题一直是‘严肃使用场景’的难题。Meta AI团队提出CoVe新方法，让大模型学会‘自我反省’。该方法通过四步走实现自我纠错，能大幅降低幻觉率，还具备三大优势。

香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。

DeepSeek-OCR发布让OCR大热，PaperAgent梳理盘点8个热门开源OCR模型，如DeepSeek-OCR用‘上下文光学压缩’技术，Nanonets-OCR2-3B以零样本视觉链式思维为核心等。

大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。

Automat 目标是半自主玩各种游戏，是构建通用计算机交互环境首步。目前功能限于键盘宏录制和回放，不稳定。它是进行中的项目，路线图有激进新功能。文中介绍下载、运行方法及项目地址。