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大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
3D指标超过Nano Banana Pro！浙大开源方案让AI在平面图像里进行立体编辑 | ACM MM'26
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit，用显式3D几何preview指导图像编辑，还加入深度监督，构建数据集和评测基准，成绩超Nano Banana Pro，且GUI也开源。
热门 Skill 精选介绍
文章介绍热门Skill，含元技能、专家经验包、前端设计开发等多领域技能。如find - skills可帮用户发现安装技能，frontend - design强调前端设计美学，last30days能生成多平台趋势研究报告。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
首个多模态工业信号基座模型FISHER，权重已开源，来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER，用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源，还提出 RMIS 基准评估性能，实验显示其泛化能力强。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。