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谷歌超强 AI Agent 登场：攻克 300 年数学难题、改进芯片设计！编程迎来 AlphaGo 时刻？

谷歌 DeepMind 推出由 Gemini 驱动的 AI 智能体 AlphaEvolve，能自我进化解题。它破数学界 53 年纪录，解决 50 多个数学难题，还应用于谷歌数据中心、芯片设计等，提升效率。其进化方法独特，还能减少幻觉。

随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。

介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。

近日，XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent，刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式，让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题，在Deep Search验证，未来有望拓展更多场景。

LlamaIndex团队开源独立工具LiteParse，用Rust打造，可本地运行、零成本、高精度解析PDF。它能提取文本及精确位置，有多种输出格式，支持多格式输入，还介绍了安装、使用、OCR配置等内容及应用场景。

AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent，可实时分析股票、完善交易策略，还内置回测模块。它兼容13种大模型，部署门槛低，开源后获高星。不过多数框架未实盘，投资有风险。

Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。

本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论，提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理，还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法，对比Granger与Pearl因果。

在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。

LTX-2开源，它是Lightricks团队开发的首个开源多模态基础模型，能联合生成音频和视频。采用非对称双流扩散变换器架构，用深度多语言文本编码器，速度比许多纯视频开源模型快，让模型理解声画关联。