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小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
清华许华哲：具身智能需要从 ImageNet 做起吗？
清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。
编码封神，Gemini 2.5 Pro (I/O 版)视频秒转 App！网友：比 o3/Claude 强，Vibe 程序员集结！
谷歌 I/O 大会前，Gemini 2.5 Pro 预览版升级，重点在编码。它搞前端、做 UI 出色，能将视频变互动学习 App，推理速度提升。对标 GPT - 4.1 等，性价比高、表现优，获开发者好评。
刚刚，OpenAI GPT-6 Astra震撼发布！AGI时代来了
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra，总裁称已到AGI时代。该模型定位为“世界上最智能、最对齐的模型”，在多领域表现出色，能力强、速度快、成本低，还具备“关键级”网络安全能力，将逐步开放给用户。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
调高一档推理强度，成本可能翻几倍：大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。