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vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼

vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。

港科广团队提出MultiGO创新方案，借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量，在多个测试集上性能领先，且在多领域有应用优势，研究成果入选CVPR 2025，项目代码将开源。

文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开，以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例，介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型（LLM）交互，还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。

78年数学难题“六维球面上有无复结构”被哈佛数学家Levent Alpöge和Claude解决，他们绕开老路造出答案，还给出108页论证，数学家挑不出毛病。Alpöge在35天内三次用AI破难题，这次性质不同，是模型创造新对象。

腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。

本文围绕RAG技术展开，指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点，重点阐述Zleap AI的SAG方案，它用超边结构重构数据底座，在多跳问答测试中表现出色，还能在大规模数据下低延迟落地。

来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。

陶哲轩与GPT - 5 Pro合作解决微分几何领域3年未解难题。GPT - 5 Pro从计算到证明一气呵成，助陶哲轩突破思维局限。陶哲轩认为AI在小、大尺度上有用，中尺度无益，还印证多尺度衡量工具有效性观点。

Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。

上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。