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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。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
统一视觉多模态与多任务！快手可灵与港科大团队发布视频生成模型，加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo，统一训练多种视觉模态，让模型更懂物理规律，视频生成更真实可控，还实现零样本泛化，在多任务表现优异。
Perplexity的终极野心：一个域名，暴露一切
AI搜索新秀Perplexity AI从HubSpot联合创始人处收购os.ai域名，其CEO曾被Chrome拒绝合作后，打造Comet浏览器。Comet有强大AI助手，而OpenAI也将推AI浏览器，AI浏览战争一触即发。
5090将被秘密定位？美或强制植入「地理追踪」，锁定英伟达高端GPU
美参议员Tom Cotton提出法案，要求英伟达、AMD等高端GPU和AI芯片植入「地理追踪」功能，6个月后生效。法案覆盖多种产品，对芯片制造商是挑战，还为未来监管升级做铺垫。
公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
用Codex做跨境电商：第九章
文章讲述用Codex做跨境电商时，五条工作流跑通后业务仍会遇问题，而业务系统能让前后任务相连。其是持续经营机制，通过五步让本周之事影响下周做法，还结合案例说明如何操作。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。