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多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略

字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。

Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。

近期，阿里安全AGI实验室发布3款Yuvion LLM，在AI安全与内容安全领域多维度领先。它以‘对抗即智能’为原则，构建五类数据体系，采用三阶段训练范式，通过YLRE四级评测体系验证能力。

作者探讨如何让 AI 长时间高质量输出，提出初版方案。后借助「六顶思考帽」思维法，用 Moxt 产品创建 6 个 AI 同事评审草稿，各帽给出反馈，AI 间通过文件协作，Moxt 有小问题但方向值得关注。

作者分析7篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文，认为行业要变天。蚂蚁打通全链路并开源，小米让VLA在消费级显卡跑，高德重构数据和架构。具身AI正从‘手工业’走向‘工业革命’。

Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。

机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生，做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练，与人类审稿相关系数达0.42，能按会议风格评审，还提修改建议，可体验。

当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究，评估关键技术组件，提出简化算法Lite PPO，在多基准上表现佳。

文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程，引发多方面变革。总结其特征与演化方向，分析学科应用要求与成功案例，还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。

近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。