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大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。
大涨240%，Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。
百亿美金独角兽的 AI 革命：效率提升 10 倍，COO 和 CTO 联手，彻底改造工作流
本文介绍金融科技独角兽 Brex 的 AI 革命。其 AI 战略分四部分，CTO 和 COO 联手推进。公司把内部 AI 平台当产品，重构工作流，招聘转向通才，还给出工作流优先级标准，预计运营效率提 5 - 10 倍。
独家丨MiniMax 高级研究总监钟怡然已于半年前离职
AI 科技评论独家获悉，MiniMax 高级研究总监钟怡然已离职，去向未公开。他曾主导设计 MiniMax - 01，该模型在超长上下文处理能力上表现突出，走出独特架构创新与效率优化路径。
卡帕西：强化学习很糟糕，但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年，现有的LLM有认知缺陷，强化学习糟糕但其他方法更差，AGI将延续2%GDP增长趋势，还谈及自动驾驶、教育等方面看法。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。