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静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
Legora、Mercor 都在用，Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗？
当前企业AI落地瓶颈在数据质量，Reducto聚焦数据准确性，以文档解析API提供Agentic OCR能力。它获多轮融资，估值达6亿美元，但面临多模态模型竞争及定价等问题，其未来走向待察。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
刚刚，OpenAI最强DevDay剧透！奥特曼发神秘预告，Jony Ive压轴登场
OpenAI DevDay即将开幕，奥特曼发文称有新东西助力AI开发。本届大会或成其在硅谷扩张宣言，将推出Agent Builder，或发布ChatGPT浏览器，还聚焦企业级AI应用，展示新兴技术体验区。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。