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Deepseek 正式发布 V3.1：混合推理，Agent能力大幅提高，token消耗减半
Deepseek正式发布Deepseek V3.1，采用混合推理，支持双模式切换，上下文扩展到128k，API支持Claude Code调用。工具与Agent能力提升，思考效率更高，token消耗减半，官方渠道全面升级，9月6号起调整价格。
Github斩获1.8K 星！！再见了按键精灵，Windows-MCP开源了！
今天介绍超酷开源项目Windows - MCP，它让AI与Windows系统互动，支持Win7到Win11。功能强大，不挑大模型，工具全、轻量开源、扩展性强。还给出安装步骤，不过使用时要谨慎。
深度体验｜京东开源轻量化通用Agent产品 jdgenie，开箱即用！二次开发及踩坑指南。
本文体验京东开源的端到端多智能体系统JoyAgent - JDGenie，它是产品级多智能体协同系统，开箱即用、支持本地部署。介绍其原理架构、本地部署测试步骤、二次开发方式，还指出特点与不足。
何恺明评审，谢赛宁获奖！牛津华人博士生拿下CVPR 2025最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓，投稿量增13%，接收率22.1%。最佳论文来自牛津与Meta AI，提出新前馈网络。还公布年轻研究者等多奖项，何恺明任最佳论文评审。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
字节跳动2步突破，复杂文档布局解析，为啥如此惊艳？
文章指出现有文档图像解析方案有局限，介绍字节跳动的Dolphin解决方案。它采用分析 - 解析范式分两阶段解析文档，避免传统方法弊端，运行效率高，还给出训练方案、实战代码和试用链接。
高潮从第几秒开始？GaMMA 让多模态大模型真正「听懂」音乐时间线
现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。
微软痛失OpenAI 「独家」，七年绑定关系开始松动
微软与OpenAI达成新合作协议，微软对OpenAI模型和产品的知识产权许可变为非独占，有效期到2032年。这一调整为OpenAI将模型部署到其他云平台打开通道，双方合作关系更加灵活。