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视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
开发边界消失是必然，但 AI 没有替代开发者！对话 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin
文章是对 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin 的访谈。谈到 AI 会让开发边界消失，开发者应转变思维，AI 增强而非替代开发者，还探讨了谷歌工具策略、开发者出海问题、Token 管理等。
4个MIT的00后，两年干出全球最火AI编程工具，600亿美元卖给了SpaceX
今年1月，Cursor CEO Michael Truell决定训练自有模型，不再依赖Anthropic的Claude。5个月后，SpaceX以600亿美元收购Cursor母公司。此前Cursor增长快但依赖Claude，自研模型有成本优势却缺算力。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。
统一视觉多模态与多任务！快手可灵与港科大团队发布视频生成模型，加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo，统一训练多种视觉模态，让模型更懂物理规律，视频生成更真实可控，还实现零样本泛化，在多任务表现优异。
GPT-5“变笨”实锤，退休教授出了道井字棋送分题，结果它真送了
退休经济学教授用井字棋简单问题测试GPT - 5，其表现拉胯，与“博士级AI”宣传不符。后续操作离谱，或因OpenAI策略调整。此外，OpenAI在测ChatGPT新功能，奥特曼开始炒GPT - 6。
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间？GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。