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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
Gemini准确率从21%飙到97%！谷歌只用了这一招：复制粘贴
Google Research研究发现，将输入问题复制粘贴一遍，能让大模型在非推理任务上准确率惊人提升，如Gemini 2.0 Flash - Lite从21.33%升至97.33%，且几乎不影响生成速度，但不适用于推理场景。
OpenAI推出GPT-5.1小小小小更新！！！
OpenAI推出GPT-5.1，本周向用户陆续推送，付费用户先行。它有两大核心模型，在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节，此外官方让自定义ChatGPT风格更易。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
更先进的AI，就应该发生在“今天” | 甲子光年
AI应用离消费者体验还有距离，行业分歧加剧。9月22日，联发科发布天玑9500芯片，把AI嵌入端侧设备，在高频场景优化体验，还在芯片设计、硬件创新上突破瓶颈，带动伙伴发展，推动AI普及。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端？
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建，研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现，本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小，若准确率相近可节省能耗。
谷歌DeepMind最新论文，刚刚登上了Nature！揭秘IMO最强数学模型
谷歌DeepMind的AlphaProof在IMO获接近金牌的银牌成绩。它结合大模型直觉、强化学习和Lean形式化证明解题，虽在速度、泛化和读题上有局限，但开启了人类数学家与AI协作新阶段。