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牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A（传闻）、HGX H20、H100、B200和B300（Ultra）五款GPU，从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异，助读者选合适GPU。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
Pogocache：开源缓存软件实现低延迟并支持多传输协议
全新开源缓存软件 Pogocache 近日发布 1.0 正式版，主打低延迟与 CPU 高效能特性，支持多种主流通信协议，宣称比其他开源缓存方案有更高吞吐量和更低延迟。还介绍了其架构、应用场景等。
面向高效异构训推的统一通信库DeepLink DLSlime开源
上海人工智能实验室开源异构芯片通信库 DLSlime，作为 DeepLink 核心组件，它连接多应用和传输链路。具备异构互联、多链路支持等亮点，性能优于主流方案，已在实验室多个项目验证，还助力国产 AI 工具链发展。