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社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评，今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径，提出三大技术，使模型在多任务上突破，小参数规模下性能和推理速度佳。
一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时，新的 Claude.md 应精简，大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
YOLOv8-SST：水面小目标检测极致改进，降低漏检
浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法，针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验，该算法提升了检测精度，推理速度也能满足实时需求，还给出了实战代码。
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗，不讨论工具使用，侧重解读记录内容。以混合精度训练为例，介绍各步骤显存管理细节，还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光
本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”，实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具，提升了漏洞识别效率与准确性。
首个实时端侧部署世界模型，20万小时人类视频，BeingBeyond实现「两级跃迁」
4月14日，BeingBeyond发布具身世界模型Being - H0.7，将人类视频规模扩至20万小时，采用隐式推理范式，6项权威评测综合第一。还率先实现端侧实时部署，打通数据闭环，推动模型通用与专家能力跃迁。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。