文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代

DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。

超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强

RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。

最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？

文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。

The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗

法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。

图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？

图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。

Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”，网友：再进化就该上班了

AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo

本文介绍成立仅三个月的Simate公司，核心团队曾打造对标特斯拉FSD的智驾系统，现已推出首版通用物理快系统Simate-beta，登顶RoboDojo，采用AI-native自动化体系研发Physical AI，已开启AutoResearch平台内测，完成多轮数亿元融资。

Cloudflare 发现了 hyper HTTP/1 实现中的竞态条件问题并进行了修复

Cloudflare记录开发团队发现并修复Rust常用HTTP库hyper中的罕见漏洞，该漏洞可能截断大型HTTP响应，已在上游修复，引发Rust从业者对事件及处理方式的讨论。

1.2K Star！终于有工具开始认真解决 AI Agent 安全问题了！

作者深度使用AI Agent时担忧其安全性，GitHub上斗象科技开源的ClawVault项目，上线不久获1.2K Star。它为AI Agent提供多场景安全隔离方案，有分格管理、可视化监控等实用设计，适配Python3.10+环境，安装方便。