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ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
DeepSeek、GPT、Qwen，所有大模型架构图都有，Karpathy：宝藏画廊！
大模型赛道热闹，架构创新多，理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构，整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」，方便研究者查阅对比。
Sebastian Raschka 新书《从头开始推理》抢先看，揭秘推理模型基础
著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。
不用跟AI客气了！新研究：语气越粗鲁回答正确率越高
宾夕法尼亚州立大学研究《Mind Your Tone》显示，与AI交流时说话越粗鲁，LLM回答越准。测试发现，对GPT - 4o特别客气时正确率80.8%，粗鲁时升至84.8%，但老模型不适用。
支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
Qwen2.5VL新玩法，看电影讲故事
本公众号关注AI前沿技术，分享实战案例与课程。介绍视觉叙事技术及挑战，基于Qwen2.5 - VL 7B模型微调Qwen Storyteller，构建StoryReasoning数据集，还给出实战代码及相关链接。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景，看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战，讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路，含核心技术，还给出实战代码及相关链接。
Karpathy又封神！掀翻RAG，把你的笔记变成第二大脑
前OpenAI创始成员Andrej Karpathy提出让大模型把笔记「编译」成持续生长的活Wiki，替代RAG。他将笔记当源代码，LLM当编译器，实现知识结构化。此方案降低维护成本，解放人类注意力。
GPT-5.4据传下周上线！200万上下文窗口+持久化状态，告别频繁遗忘
OpenAI工程师在GitHub仓库意外泄露GPT - 5.4，相关信息流传后被撤回。据传下周上线，其有200万Tokens上下文窗口与持久记忆，支持全分辨率视觉直读，将引发硬件内存之战。
刚刚，Yann LeCun官宣离职创业，瞄准高级机器智能AMI
图灵奖得主Yann LeCun宣布离职Meta创业，新公司聚焦高级机器智能（AMI），继续其“世界模型”研究。他是LLM批评者，认为其无法理解物理世界，新公司目标推动AI重大革命。