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清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
DeepRare 重磅发布：全球首个可循证智能体诊断系统，直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构，模拟医生诊断思维，支持多模态输入，在多数据集评估中表现出色，已上线在线平台。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接，中文领域96%，甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域，复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案，有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点，测试得分超96%，远超MonkeyOCR等。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
写在 Claude Design 发布之后：如果明天巨头做掉了你的核心功能，你该怎么办？
Anthropic 发布 Claude Design，可从提示词生成设计稿等，让 Figma 市值蒸发。这引发对 AI 应用层产品的思考，当基础模型厂商收回能力，靠能力缺口的产品将失重，应用层需从工作流、数据等找机会。
一种可以减少 CI 回归测试套件规模的更佳方案
作者作为测试架构师，认为减少CI回归测试套件规模理论诱人但实践常失望。介绍有效处理大型测试套件的方案，如随机趋势分析、多上下文模式匹配等，还谈及无门控测试等优势，能助力管理测试集。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。