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缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
别人在测 Demo，我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1，从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显，虽有不足，但已能满足多数日常开发任务。
谷歌最强AI，被港科大开源超了？让海外创作者喊出「King Bomb」的P图大杀器来了
图像编辑与生成模型爆发，冲击Photoshop地位。港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，优化升级多模态指令编辑与生成能力，效果获海外创作者认可，还在实测中表现出色，其采用创新技术方案构建多模态生成体系。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
斩获5.5K star！！AI 加持到位，安全感拉满，这个升级版开源知识库神器太顶了！
两个月前分享的开源AI知识库项目PandaWiki，迭代速度惊人。此次更新多个大版本，编辑器体验提升，AI成智能客服，支持20+家模型供应商，还优化团队协作功能和诸多细节，更成熟实用。
轻量级易开发，8B参数释放大实力！科学多模态模型Intern-S1-mini开源
上海人工智能实验室继7月26日开源后，推出轻量化版本Intern-S1-mini。它是8B参数“迷你模型”，兼具通用与专业科学能力，适合快速部署和二次开发，在多方面表现出色，还降低了对高端计算设备依赖。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。