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视觉语言模型“扫地僧”：360低调开源FG-CLIP2登顶29项全球基准测试 | 甲子光年
两周前，360人工智能研究院低调开源FG - CLIP2，它在29个公开基准测试中超越Google和Meta的模型。该模型实现局部细粒度识别和原生双语对齐，为AI视觉理解设新基准，已服务开发者并在多领域落地。
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。
快手进军AI编程！“模型+工具+平台”一口气放三个大招
AI编程竞争激烈，快手发布AI编程产品矩阵进军该赛道。其“三位一体”矩阵含顶尖自研模型、智能开发工具和MaaS平台，KAT - Coder - Air轻量版免费。各产品亮点多，助力构建AI编程新生态。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
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。
库克虎口夺食：马斯克盯上的北大校友AI公司被苹果抢走
苹果和马斯克旗下公司争抢Prompt AI，苹果与该公司进入后期谈判，欲买走核心团队和技术资产。Prompt AI是2023年成立的CV初创公司，旗舰产品Seemour用于提升家用摄像头智能感知能力。
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。