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ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents，将交易任务分解为专业角色，含分析师、研究员等。介绍了安装、CLI使用、包的实现细节等，还提及项目地址。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准，评估多文件仓库代码理解和生成能力，含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder，评估40多个LLMs，结果显示其能有效测模型反思修复能力。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
对话淘宝姜宇宁：如果你只推低价商品，是不需要用大语言模型的
淘宝姜宇宁团队上线RecGPT百亿参数推荐大模型，对“猜你喜欢”功能技术升级。大模型赋予传统推荐系统新能力，如让其“白盒化”、理解长上下文等。姜宇宁认为AI要创造商业价值，落到业务场景形成正向循环。