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Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
不靠Agent，4步修复真Bug！蚂蚁CGM登顶SWE-Bench开源榜
蚂蚁集团代码图模型 CGM 基于开源模型，不靠 Agent 架构，用 4 步轻量级流程完成仓库级代码修复，在 SWE - BenchLite 公开排行榜成绩亮眼，打破闭源垄断，还解决了 LLM + Agent 架构的一些问题。
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松：企业实现 Agentic AI 价值的关键在于三大技术准备
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松在峰会表示，正处 Agentic AI 爆发前夜。其爆发源于大模型能力发展、协议出现、推理成本降低等因素。企业实现其价值需做好三大技术准备，还推荐了 6 月 27 - 28 日的 AICon 北京站活动。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
3B小模型吊打72B巨头！轻量级文档解析OCR，性能超Gemini，高效且精准！
Yuliang - Liu团队在GitHub开源轻量级文档解析模型MonkeyOCR，以SRR三元组范式实现高效精准解析，3B参数模型在英文文档解析上超Gemini 2.5 Pro和Qwen2.5 - VL - 72B，还介绍了安装部署、适用场景等。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
Mamba核心作者新作：取代DeepSeek在用的注意力机制，专为推理打造
Mamba核心作者Tri Dao团队提出GTA和GLA两种专为推理定制的注意力机制，在减少KV缓存用量、保持模型质量的同时，显著提升解码速度，优化长上下文推理能力。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。