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Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
SFT「不完全学习」之后，研究的下一个前沿在哪？ACL 2026 腾讯混元论文未来方向展望
本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。
模型砍掉一大半，准确率反升15%！华科&阿里安全新研究实现ViT近乎无损的类特定压缩｜ICLR'26
华中科技大学联合阿里安全部提出Vulcan方法，一改传统压缩策略，通过“先训练再剪枝”实现ViT近乎无损的类特定压缩，为大模型服务小场景提供新路径，论文已被ICLR 2026接收。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 开源，基于 4B 参数在深度探索任务上表现出色，打破参数壁垒，开源全流程基建，还探索出提升小模型性能的方法。
BellSoft 发布 Java 加固镜像
BellSoft 在 KubeCon 2025 大会发布新的“加固镜像”产品，集 Java 运行时优化、操作系统加固与主动 CVE 修复于一体，可减少已知漏洞、降低资源消耗，还提供 SBOM 满足合规需求。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
重磅！鸿蒙平台首个全跨端APP ——腾讯视频ovCompose框架发布
腾讯视频团队推出跨平台开发框架ovCompose，弥补Compose Multiplatform不足。还推出KuiklyBase，涵盖多项鸿蒙适配等建设。该框架有高性能、支持混排等优势，已开源，未来将持续优化。