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更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
金属探伤微小缺陷：YOLOv11 改进，漏检率从 54% 降低到 19%
工厂质检工作累且易出错，用摄像头加AI检测，需模型在复杂车间环境识别微小缺陷。论文对YOLOv11改进，插入三个即插即用模块，降低漏检率、提升精度，还做了公平实验，公开数据。
龙虾“黑入”卡帕西家的智能家居系统：本来需要控制六个软件，现在用WhatsApp就能操控
特斯拉前AI总监卡帕西做客播客，分享诸多AI观点。如编程成个人能力问题，可让AI写代码；用龙虾打理智能家居，整合多软件；还谈及autoresearch、模型能力断层、模型分化、开源闭源格局等内容。
关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
有什么事情是当了程序员之后才知道的？
本文是腾讯程序员分享当程序员后才知道的事，如改一行代码能崩项目、本地部署模型可免费搞定等，还给出多个有趣观点，最后发起评论互动并抽取粉丝送Q币卡。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
更多thinking≠更好结果，精准thinking可砍掉一半长度
当前大模型如GPT - 4、DeepSeek推理又长又啰嗦，论文发现其在简单题目上过度推理。作者提出‘无效思考’概念，还给出解决原则，用LC - R1方法训练，效果显著，揭示精准思考才是王道。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。