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社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生
本文探讨世界模型的范式变革，介绍Aether AI推出的引入因果思维链的具身世界模型CausalWM，该模型在多项公开评测中取得领先成绩，分析因果推理对具身智能落地的核心价值，展望其在多领域的应用前景。
思维链之父跳槽Meta，不只因为1亿美元！离开OpenAI前泄天机
硅谷人才争夺战升级，Meta砸钱抢人，思维链之父Jason Wei从OpenAI跳槽到Meta。他离职前发博客，谈及从强化学习获得的人生启示，还阐述AI领域验证非对称性概念及重要性。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
想给产品加一个 AI 搜索，是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了？
本文解答产品添加AI搜索时，选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问，理清两类检索的能力边界，讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点，给出可复用的选型判断框架。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
长思维链里的推理步骤，哪些最关键？三招锁定LLM的「命门句子」
杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹，找出长思维链中关键步骤，提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法，还提供开源工具，研究为调试推理失败等提供可能。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
90后量子计算团队「向量奇点」完成超亿元天使轮融资 | 5Y News
近日，北京量子信息科学研究院孵化的「向量奇点」完成超亿元天使轮融资，由 IDG 资本领投。资金用于研发第一代中性原子通用量子计算机。全球量子科技竞争升温，该团队由青年科研人员组成，未来将攻关核心技术。