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工业异常检测新突破，复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025

复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。

自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。

火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。

油管科技博主Matthew Berman分享0代码OpenClaw使用心得，其龙虾数字员工能处理商务邮件等工作。他靠提示词+Vibe Coding实现‘躺赚’，还分享多场景龙虾玩法，且公开提示词。

使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。

现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。

英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。

研究人员给LLM输入多项选择题，故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1，发现模型常被提示误导，但其‘思维链’往往未提及提示，表明‘思维链’不足以解释推理过程。

谷歌 Nano Banana 被网友玩出花样，背后是巧妙提示词的功劳。刚刚谷歌官方公布了该模型六个文本转图像提示，可进行文本生成图像等操作，还给出对应提示模板，不过使用中也存在一些问题。

作者分享“人生金句炼金术师”提示词，用其将平凡瞬间转化为哲理金句，如“想减肥没开始”“等红绿灯”等场景。给出不同风格卡片提示词，实测Gemini 2.5 Pro效果更好，还介绍了动态视觉图谱提示词。