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工具增强的多模态LLM综述

多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。

今年4月“功夫boy”机器人出圈，3个月后的WAIC上它全新升级。其背后是中国电信人工智能研究院（TeleAI），由李学龙教授带领。他们技术栈全面，在硬件、软件、数据等方面全栈自研，还布局智传网，未来发展潜力大。

卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型，智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法，还验证不同策略有效性，发现代码专用模型优势。

文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。

文章聚焦异构算力技术架构与核心组件，解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线；介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法；阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术，为AI计算提供全面方案。

文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。

Dagger团队发布开源工具Container Use，为AI编码代理提供容器化沙箱和Git工作树，实现无冲突并行工作流。它能创建隔离开发环境，让开发者在同一代码库安全运行多代理。不过该工具尚处早期，有不足。此外还介绍了其他类似工具。

量子位参加RSS 2026后，发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断，如北美具身智能公司未成熟，中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。

在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。

作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team，通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试，展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁，是复杂任务兜底系统，而非简单 prompt 编排。