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JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归

本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。

LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。

在a16z播客节目中，“AI教母”李飞飞讲述创业经历。五年前眼伤失立体视觉，让她意识到其对空间交互的决定性作用。她认为真正通用智能需理解物理世界，与Martin Casado一拍即合创立World Labs，加速世界模型突破。

字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。

文章围绕多模态检索增强生成（MRAG）的关键技术展开。介绍多模态文档的三种类型，阐述文档解析与索引的方法，包括基于提取和基于表示的方法，还指出基于提取方法存在的局限性。

上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。

近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。

nndeploy是简单易用且高性能的AI部署框架，可将推理优化转化为可视化工作流，无需前端技术栈。它还提供端侧完整AI部署方案，有多端推理等功能，介绍了使用方法与技术原理。

Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。

上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。