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一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式，含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容，还提及价值及反馈回路等。
AI读不懂文档结构？计算所重构Agentic RAG文档推理能力
大语言模型工具使用能力推动RAG进化，现有Agentic Search框架有“结构盲”问题。中科院计算所团队提出DeepRead，将文档结构转化为坐标系统，用两大工具协同实现类人推理，在多数据集验证效果显著。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。
多突触神经元模型问世，国内团队打造类脑计算新引擎，登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显，脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高，但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型，相关研究发表于《自然・通讯》。
紫东太初开源视觉神经增强方法，即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案，通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出，降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段，VHR深入干预内部机制，还介绍了SSL语义引导方法。
汉字防AI作弊！甩英文、拉丁文十几条街
中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。