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从多模态理解到实时交互，UIUC/CMU等团队提出Omni智能统一框架
UIUC、CMU 等团队发布综述，提出全模态实时交互智能统一框架，系统梳理模型在持续流式输入中协调响应、打断与任务修正的机制，并对比系统适配与模型原生两条路径。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
提示词压缩竟成大模型新漏洞？港科大提出黑盒攻击框架COMA | ASE 2026
香港科技大学研究发现，大模型的“提示词压缩”模块会重写系统安全边界，成为新攻击面。团队提出“对抗性信息损失”概念和COMA攻击框架，实验有效，还给出隔离压缩防御方案。
这个51K星标的开源神器，让任何Agent都能一键切换所有模型。
作者分享开源工具CC Switch，它能让Agent产品一键切换模型，已获50k星标。该工具全平台可用，可预填配置，还具备用量追踪、使用统计、故障转移等实用功能。
破除AI Agent自主操控风险：万字解读LangGraph“人工干预”机制 ，附零基础实战
随着LLM驱动的Agent从学术走向应用，确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例，介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践，助开发者构建可靠、安全的智能代理。
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。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain：Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目，探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板，而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题，各有优劣。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
“豆包工作”已经是我的主力 Agent：查数据、做内容、协作，一条链全接住
这几天豆包工作推出独立应用，作者用两天后将其作为主力 Agent。它把模型能力和工具生态组合成工作系统，能拿齐信息、加工材料，产物可交下一步，还能跨端接力。
Karpathy刚刚敲响警钟：大模型的“终极之战”打响！Agent大军即将全面接管研发
Andrej Karpathy发布新项目autoresearch，人改提示词，AI改训练代码。经约2天微调，找到约20个降低验证损失的修改，提升排行榜成绩。Agent还发现多项重要改进点，未来前沿LLM实验室或走此路。