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刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
无法蒸馏的美国市场，谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算？
本文围绕美国数据市场展开，分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要，但外部数据公司份额难线性外推；真实世界数据成新热点，各细分领域格局和投资方向不同。
GraphQA：用自然语言对话分析图数据
图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法，从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本，成果免费开放，有望改进 AI 辅助编程模型。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
InfoQ 2025 年趋势报告：软件架构和设计
InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。
设计圈的 Claude Code 时刻来了
Anthropic发布Claude Design，震惊程度堪比当年Claude Code。它由Claude Opus 4.7驱动，界面简单，与传统设计工具不同，AI为主生成者，人为主审阅者。能覆盖多类工作，对各角色影响大，虽有局限但未来可期。
从数据分布视角，重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。