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抢先OpenAI？AIUI全新升级燃爆22亿终端，国内大厂定义智能交互
科大讯飞围绕智能交互场景，对AIUI、机器人超脑等4大平台全面升级。其AIUI以大模型为引擎，有儿童专属交互方案，还推出智能眼镜“三麦阵列”等，各平台在多领域应用成果显著。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
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。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
阿里的 AI IDE 登场了，这事绝对有戏
阿里云正式发布通义灵码的AI原生IDE：Lingma IDE，免费开放，核心功能和Cursor对齐且速度更快。其整合Qwen、DeepSeek系列模型，有感知引擎等亮点，还有企业版适合国内公司。AI编程竞争激烈，阿里有机会做成。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
Spring AI 实战｜Spring AI入门之DeepSeek调用
文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。
你还在关注大模型排名？这家公司已在全球收割AI红利，做“真正能交付结果的”Super Agents
文章借昆仑万维财报，探讨AI商业化进程。该公司战略重视AIGC，有全面业务场景。其发布的天工超级智能体解决行业痛点，上线APP拓展办公场景。财报显示营收增长，AI业务成引擎，为行业提供借鉴。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。