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挑战Claude code和Cursor：阿里Qoder对标全球，AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长，‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台，结合大模型与Agent，可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师，解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
RAG新王：AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息，RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案，有 4 个模块化组件，在 6 个数据集上刷新 SOTA，解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
科学家首次实现修正线粒体DNA突变，治愈不治之症打开新大门
荷兰科学家在《PLOS Biology》发文，称用DdCBE成功纠正线粒体DNA突变。研究在原代成人细胞中验证其能恢复线粒体功能，还探索了modRNA和LNPs递送系统，虽距临床尚有数年，但意义重大。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
猫在说什么，AI知道吗？
近几年，结合AI的宠物翻译应用兴起，如MeowTalk。但动物语言研究面临无平行语料的难题。科学家通过记录声音与行为，让AI找模式，再用回放验证。目前AI虽有进展，但离听懂动物还差一步。
改写纳米光学底层逻辑！MIT学者搭建通用可重构光子平台
MIT助理教授唐皓凝构建可相对运动的双层纳米光子系统，将机械运动变为可定量科学变量。2024年，她和合作者集成光谱仪和偏振仪功能。她想发展可编程光子架构，还把AI作工具。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。