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让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
扔掉人工公式：快手EMER框架，用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年，推荐排序多依赖人工设计公式，但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架，用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序，在快手主 App 和极速版效果显著，还为行业提供解决方案。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型，硬刚OpenAI
彭博消息，DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化，计划Q4推出。此前该司模型表现佳，技术已在多领域落地，但构建AI Agent仍有挑战。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
智谱AutoGLM上线：给每个手机都装上通用Agent，AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM，这是全球首个手机通用Agent，能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大，在多方面表现优异，与其他AI助手相比优势明显，还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice，正推动大模型落地AI手机。
谷歌AI获IMO“唯一金牌”，硅谷夹道祝贺，奥特曼丢人又丢人
谷歌Gemini新模型获IMO官方认证金牌，用时4.5小时答对5道题，成绩获主席肯定。该进阶版搭载新思考模式，后续开放给订阅用户。这与OpenAI参赛情况形成鲜明对比，OpenAI遭质疑，研究员回应未获网友完全认可。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。