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Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
最近新出现的两个提示词注入攻击场景
随着AI应用广泛，提示词注入攻击场景增多。一是Checkpoint发现带注入攻击的恶意软件，与AI分析系统对抗；二是多所大学论文含面向AI的秘密指令，对抗AI审稿。本质是攻防双方的对抗，且会持续。
NVIDIA发布最强开源模型，效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型，有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等，运行效率还更高。有“动态推理开关”功能，代码数据全公开，或引发AI推理效率革命。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
Andrej Karpathy深度解读：强化学习之父为何说大模型违背了「苦涩教训」
Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」，因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评，认为找到符合原则算法是突破。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来，企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化，将单元格变为AI“工位”，汇集AI工具、沉淀业务系统，还融合表格与文档、支持提醒功能，解决企业痛点。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。