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一篇多模态大模型推理技术最新综述

华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。

文章给出根据YouTube视频生成Blog文章的提示词，涵盖核心创作原则、文章生成流程与要求、全局风格与限制等，指导创作者将视频内容转化为优质博客文章。

最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。

微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。

德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架，能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。

AI Agent存在不听话的痛点，Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同，能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块，适用于金融、医疗等场景，已在金融场景落地。

文章给出将文章、故事变成漫画脚本的提示词参考，包含生成脚本和画图示例对话，从视觉风格、封面设计、布局、叙事结构、对话与文字设计等方面提出详细要求，为漫画脚本创作提供指引。

这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。

随着AI应用广泛，提示词注入攻击场景增多。一是Checkpoint发现带注入攻击的恶意软件，与AI分析系统对抗；二是多所大学论文含面向AI的秘密指令，对抗AI审稿。本质是攻防双方的对抗，且会持续。

LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。