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让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司，公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文，主题为“Modular Manifolds”，通过统一框架约束和优化网络不同层/模块，提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路，若应用于大模型，训练效率和稳定性将大幅提升。
刚刚，DeepSeek论文登上Nature，更多细节披露！
9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
Claude用户退订潮！被指高峰期偷换缩水模型，工程师列9大罪状呼吁全网退订
Claude出现大危机，AI工程师带头呼吁退订，列9大罪状，如高峰时段偷换缩水模型等。不少用户退订，转投OpenAI Codex，其使用量激增。这也让国产模型等获更多尝试，CLI AI编程模式受重视。
极佳科技朱政：世界模型会进化成 VLA 的下一代｜具身先锋十人谈
具身智能领域数据难题待解，极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器，长期或与VLA融合。其团队成果显著，还将探索多维度建模与数据配比优化。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。