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一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
九章云极发布AI工厂体系：破解140万亿Token时代的落地悖论｜甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
V2G的羊毛不好薅｜甲子光年
国家出台政策推动V2G发展，有人认为新能源车主卖电赚钱的春天来了。但实际上V2G商业化落地存在工程难题，虽政策推动使其热度回升，多项目绕开并网采用“表后”应用，不过车主卖电收益抵不过电池损耗。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
每天审200个PR、每月3000个Issue？智能体开始并行写代码，人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了！来自腾讯混元团队
腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限，该模型提出新范式，含P3 - SAM和X - Part，在多数据集评估中超越现有工作，还给出体验地址和论文地址。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。