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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。
在北京，总要去东城体验一次“数字幻境”吧
在北京东城，XR沉浸式技术落地生根，打造出多种新型消费场景。王府井有裸眼3D大屏、元宇宙沉浸场等；前门大街的科技体验馆有VR沉浸式体验剧；隆福寺有索尼探梦、XR艺术空间等科技玩法。
战火升级！奥特曼正式杀入脑机接口，这次不用切脑
近日，奥特曼邀专家加入脑机接口创业公司Merge Labs，计划以8.5亿美元估值融资。它将采用非侵入式技术，与马斯克Neuralink的开颅手术竞争，奥特曼曾投资Neuralink但不认同其侵入式做法。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。
聊聊钉钉的悟空：给一个还没人走路的市场卖跑鞋？
钉钉发布悟空，与其他大厂先面向个人用户不同，它走企业级路线，有四层Skill体系等，虽初期被认为‘太重’，但钉钉全产品CLI化等创新有潜力，且安全设计是企业刚需，适合特定人群关注。
当AI比我们更聪明：李飞飞和Hinton给出截然相反的生存指南
如今AI发展火热，人类对其安全担忧已久。李飞飞和Hinton在Ai4 2025上给出相反答案，前者认为AI会成人类伙伴，安全性靠设计等；后者觉得超级智能或难控制，要造‘关心人类’的AI。还探讨了AI行为两种解读。
重磅！Anthropic又一个平台级产品炸场:Harness难题一次性解决，把Agent宠物变成牲口
Anthropic推出Claude Managed Agents，一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件，已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施，专为Claude模型优化，多家企业已在生产环境使用，还同步发布工程博客解释架构设计思路。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
当顶级视频模型半衰期只有 30 天，fal.ai 为什么收入反而一年增长 60 倍？
在生成式媒体技术发展背景下，fal.ai 作为生成式媒体 infra 公司迅速崛起。它通过统一 API 与云端平台提供多模态模型调用能力，2025 年收入增长 60 倍并完成融资。文章解析其如何构建护城河及对行业发展的判断。