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她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
GPT-Image2提示词：瞬间拥有顶级字体美学
文章介绍了利用GPT - Image2生成顶级字体美学图像的提示词。创意源于博主「小小东」，作者也打磨了自己的提示词。详细阐述了提示词使用方法、生成图像的各项要求，如文字突出、风格自适应等。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面剖析4种实现架构，如单体、流水线、多智能体和混合架构，并阐述各维度演变与进步。
DeepMind发布SIMA 2！打通「感知-推理-行动-反思」闭环
DeepMind推出的SIMA 2，可让智能体在虚拟环境中边聊天边进行复杂多模态推理。它整合Gemini能力，从指令执行者变为互动伙伴，有强大迁移泛化与自我提升能力，是迈向AGI重要一步，但也面临一些挑战。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
cursor 2.0实测：cursor的摆烂之作
作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙，多智能体虽有多个回答但选方案操作不明；因Claude涨价推出智能分发和自研Composer，后者除快无优势且需魔法；内置浏览器交互麻烦，窗口管理离谱，语音模式基本不可用。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景，看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战，讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路，含核心技术，还给出实战代码及相关链接。