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亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松：企业实现 Agentic AI 价值的关键在于三大技术准备
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松在峰会表示，正处 Agentic AI 爆发前夜。其爆发源于大模型能力发展、协议出现、推理成本降低等因素。企业实现其价值需做好三大技术准备，还推荐了 6 月 27 - 28 日的 AICon 北京站活动。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
这场巅峰对话，把China AI的基因、堵点和未来聊透了｜甲子光年
2025年4月28日，甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见，谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
“烧掉94亿个OpenAI Token后，这些经验帮我们省了43%的成本！”
作者以月耗94亿OpenAI Token实战经历，分享优化成本经验，如选对模型、用提示词缓存、设账单预警等，降低成本43%，不过网友对此有不同看法。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
8秒极速生成！复杂场景图像定制低成本轻松驾驭，已开源丨字节北大联合发布
字节跳动与北大联合推出支持多条件组合的统一图像定制化生成框架DreamO，能实现主体、身份等多样化定制。与商业大模型比，它开源、成本低、速度快，8 - 10秒可完成图片定制。
实测吓一跳，gpt-5.6居然比deepseek flash还便宜
上周GPT-5.6 luna打2折，次日梁圣的v4flash正式版发布。经实测，把GPT薅到极致比DeepSeek便宜，还整出无限活力流玩法。Luna max智力分值超Sol high，虽耗时久但成本低。
Claude Code 推出安全审计插件，边写代码边抓漏洞
Claude Code上线官方安全插件security - guidance，能在写代码时自动识别并修复安全漏洞。它分三层防线，覆盖多种漏洞类型，还支持自定义安全策略，安装方便，但只是辅助工具。
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。