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工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
第一章：AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿，阐述大语言模型三次能力跃迁，从涌现能力到对齐指令遵循，再到推理与行动。还提及Scaling Law变化，推理时计算扩展更划算，介绍代表性推理方案及多模态融合，指出Agent打破传统对话AI局限。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，Java MCP SDK 能将其与企业架构融合。文中探讨 MCP 及其 SDK，分析其设计、应用、权衡等，还给出企业运营助手案例。
OpenAI董事长Bret Taylor：2010 年的 SaaS 应用，就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称，当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代，AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯，还为AI创业者划红线，如应用公司预训练模型是烧钱。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
奥特曼：我不会让儿子和AI交朋友！与丈夫的家庭生活首曝光
2025年奥特曼出席美国国会山听证会，反对强监管，称其会对美AI竞赛造成灾难性影响，还透露OpenAI首个开源模型今夏发布。此外，他分享了智能时代路线图，谈到中美AI竞争等问题，其家庭生活也首次曝光。
靠AI把股价干涨735%，这家公司开始成批裁掉可替代岗，全员招聘须CEO点头
AppLovin联合创始人兼CEO Adam Foroughi分享公司发展历程。他曾借钱60亿美元回购股票获600亿美元回报，押注AI使股价涨735%。公司经历人员结构调整，清退老高管和可被LLM自动化岗位，招聘须他亲批，超80%代码由大语言模型生成。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。