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必须得让AI明白，有些不该碰的东西别碰（doge）
近期类o3模型在视觉推理任务表现优异，但陷入‘盲目用工具’状态。港中文MMLab等团队提出AdaTooler-V模型，具备自适应工具使用能力，还引入指标、算法，构建数据集，在多基准测评中优势明显。
Agnes：不做通用型智能体丨对话全民AI应用平台Agnes AI
量子位智库对话Agnes AI创始人Bruce Yang，探讨多智能体在AI产品的应用。Agnes AI以Multi Agent架构为核心，上线四月日活破20万。其介绍了核心功能、单多智能体差异、评估维度等，还谈及目标人群、市场规模等内容。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
智能投顾的大模型应用，为什么选择了“大小模型协同”？
大模型时代，金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构，能在性能、准确性与合规间找平衡，还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
Sonnet 5 翻车！同性能价差最高 56倍，海外巨头为何复刻不出 DeepSeek？
Anthropic发布Claude Sonnet 5，官方称补足了Agent能力，价格优惠，但开发者反应不佳。Sonnet 5因tokenizer换代，实际使用成本更高，且比同类模型贵。与之相比，DeepSeek V4 Pro便宜很多，其靠技术实现低价，海外厂商难以复刻。
米哈游一夜烧掉200万元Token，大厂高管也开始质疑：Token烧不出价值，但养肥了谁？
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。