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推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
Correlations：氛围测试你的向量模型
Jina AI分享内部调试可视化向量小工具Correlations，它能生成交互式热图展示内容间余弦相似度，提供多种交互方式。工具已在GitHub开源，适用于内容去重、验证引文等场景。
AGI是否需要世界模型？顶级AI专家圆桌论道，清华求真书院主办
2025年7月20日，2025基础科学与人工智能论坛举行，孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论，涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面，为AI技术发展勾勒图景与挑战。
直播预约 | Evaluation论文分享@ICML&ACL2025
2025年6月11日20:00将直播分享Evaluation论文。多位嘉宾参与，涉及SyncPL奖励建模、文本事实一致性验证、大模型评测方法等多领域论文，涵盖模型优化、基准测试等内容。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
两招为GraphRAG图谱“提纯”，DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限，Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案，含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升，验证“Less is More”理念。
5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code
5月5日下午5:55，GPT - 5.5将举办派对，时间自定，客人由Codex挑选。过去两月，AI编程工具圈开发者从Claude Code转向Codex。虽Claude模型强，但工具体感上Codex占优。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决难题，实验性能超基线。