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首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
麻省理工大学：《通往通用人工智能之路》的研究报告
麻省理工科技评论洞察与Arm公司合作发布《通往通用人工智能之路》报告，探讨AGI定义、实现时间表、当前AI局限性及技术路径等。指出当前AI有局限，实现AGI需解决诸多障碍，还强调计算能力和异构计算的重要性。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
完美解决Clawdbot巨额消耗，教你用国产模型实现7*24不停机使用，成本降低10倍。
文章介绍Clawdbot玩法爆火，因名称被指控侵权改名moltbot。重点给出实操干货，解决连接和成本问题，推荐用MiniMax M2.1模型搭配，还介绍接入飞书方法及该模型5大优势。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
00后中国女孩0产品创业实现3亿估值：斯坦福数学博士的AI量化野心
00后中国女孩洪乐潼创业一鸣惊人，虽无产品和用户，但目标估值3 - 5亿美元。她是斯坦福华人数学博士，公司Axiom想为量化和对冲基金公司提供解决数学问题的模型能力，获投资人关注。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
快慢思考不用二选一！华为开源7B模型实现自由切，精度不变思维链减近50%
华为发布openPangu-Embedded-7B-v1.1，参数7B却有双重“思维引擎”。采用渐进式微调策略和快慢思考自适应模式，可自由切换快慢思考，在多评测中精度提升，思维链减近50%。还推出openPangu-Embedded-1B小模型。