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DeepRare 重磅发布：全球首个可循证智能体诊断系统，直击医学Last Exam难题
上海交通大学人工智能学院等联合发布全球首个罕见病推理型智能体诊断系统DeepRare。它结合大模型和多智能体架构，模拟医生诊断思维，支持多模态输入，在多数据集评估中表现出色，已上线在线平台。
Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型，基准测试成绩优异，在代码、Agent、数学推理任务表现突出，前端能力强，还能驱动 Claude Code，成本低。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。
图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」：77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」，从顶会提取想法对比案例训练，不借助实验验证，靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色，还能预测AI新点子。
Vector数据库退位，AI记忆Memvid登场！
近期基于视频的AI记忆库Memvid大火，宣称革新AI记忆管理，能将文本片段存于MP4实现快速语义搜索。不过网友分析，它底层用FAISS，读写慢、文件大，仓库issues也显示其性能与声称相反。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。