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社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评，今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径，提出三大技术，使模型在多任务上突破，小参数规模下性能和推理速度佳。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
耶鲁等团队联合发布首个虚拟细胞Agent，可自动设计出先进的模型
耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge，可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码，有跨模态能力，性能超多个领域代表性模型，可降低科研门槛，加速药物研发。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
文档解析OCR全新升级，追平Gemini2.5pro，超越MinerU、碾压Qwen2.5VL-72B
CourseAI介绍PP - StructureV3实战、能力、性能与架构。它在通用版面解析等方面能力强，更新PP - OCRv5提升准确率，超主流OCR方案，轻且速度快，但遇特殊情况需重新训练。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。