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社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案，规则具体，其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴，提升对AI提要求的质量。
代码检索新王登基！CodeFuse ｜ 开源C2LLM，用“注意力池化”刷新MTEB-Code榜单
蚂蚁集团与上海交通大学推出C2LLM系列模型，基于注意力创新池化机制解决代码表征痛点，登顶MTEB - Code榜单。作为CodeFuse Embedding开源家族成员，将全套回馈社区，为代码大模型研发提供基线。
阿里安全AGI一次发布3款LLM，8B多维度领先GPT-5.4
近期，阿里安全AGI实验室发布3款Yuvion LLM，在AI安全与内容安全领域多维度领先。它以‘对抗即智能’为原则，构建五类数据体系，采用三阶段训练范式，通过YLRE四级评测体系验证能力。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示，LLM仅在粗糙分类任务表现优秀，精细任务却失灵。研究测试30多个大模型，得出三大发现，指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
世界最老程序员——这个91岁的老码农用AI 搞了个教会志愿者管理系统
91岁从未碰过代码的John Blackman，在孙子介绍下，用Claude和Replit的AI agents，仅两天就搭建出教会志愿者管理系统，还分享开发到生产的挑战及使用反馈。
全球首个科研LLM竞技场上线！23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena，23款顶尖大模型比拼科研任务，OpenAI o3夺冠，DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题，但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
卡帕西大模型横评方法太好玩了！四大AI匿名参赛评分，最强出乎意料
卡帕西发布“大模型议会”web app，系统通过OpenRouter调起多模型开会商议，各模型答题、互评、排序，由主席模型给出统一答案。可对比模型差异，模型自评与人类主观或不同，多模型集成或成突破点。