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前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
Claude Code迎来大更新：Agent能力增强
Claude Code 2.1.0正式发布，围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增，如技能与Agent的热重载、上下文分叉等；修复诸多问题，还进行了性能、可靠性等方面的优化。
阿里通义实验室出品！全新 GUI 智能体 MAI-UI，精准操控你的手机
阿里通义实验室推出 GUI 智能体模型家族 MAI - UI，覆盖多种规模。针对当前 GUI 智能体问题，采用统一方案让模型更强。在多项任务中刷新行业成绩，有性能提升与隐私保护双收益。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
直播预约 | LightMem：面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构，能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
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。