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对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
文档OCR新范式0.84 页/秒，吊打MinerU Qwen2.5VL
MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具管道，避免整页文档处理低效率。与MinerU、Gemini 2.5 Pro等对比，性能表现优，处理速度达0.84页/秒，但对扫描件效果欠佳，架构含多模型，可通过特定地址测试。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
6个做AI和ML的奇技淫巧
作者整理了6个做AI和ML的技巧，如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等，指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招，还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。
GPT-6 Astra 省 Token & 使用技巧大全
本文原创分享GPT-6 Astra的Token节省与实战使用技巧，通过实测对比不同模型搭配的配额消耗效果，给出排雷指南，还介绍了一款开源工具可将普通ChatGPT网页版爆改成全功能Codex，干货充足实用性强。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
半年4轮融资、总额5亿元！西湖大学教授押注具身智能「GPT时刻」
具身智能通用大脑公司西湖机器人半年完成4轮融资，总额5亿。其由顶尖团队创立，有先发技术优势，落地两项首创底层技术架构，打通技术链路，已拿下近亿元订单，将推动具身智能GPT时刻到来。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。