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告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
OpenAI编程新王GPT-5-Codex发布，7 小时搞定复杂代码，准确率飙升
OpenAI发布编程系统GPT - 5 - Codex，它是GPT - 5针对Codex产品的升级。能独立处理复杂编程任务，在性能、代码审查、前端开发等方面表现出色，还有严密安全体系，驱动Codex产品生态升级。
当 AI Coding 进入复杂企业系统，为什么提效远没有宣传里那么美好 ？
以Claude Code、Codex为代表的自主编码智能体席卷开发者生态，但夸大能力现象严重。在复杂企业系统中，AI Coding提效远没宣传美好，存在诸多问题，企业应分级应用、进行约束下的人机协作。
13.3K Star！终于有人把文档转 Markdown 这件事做好了！
AI 应用普及，企业常将不同格式文档喂给大模型，但转换工具存在诸多问题。Firecrawl 团队的开源项目 anydoc 支持 14 种格式统一转 Markdown，速度快、输出一致，还有浏览器版本保障隐私，提供多种编程接口。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
AI 产品范式探讨：非线性思维、多 Agent 协作才是复杂任务的更优解
本文探讨AI产品范式，指出当前大模型产品设计多将其视为‘万能单兵专家’，但复杂任务下效果不佳。提出群体智能、非线性思维等观点，阐述人机协作方向，介绍新范式及AI产品商业化核心是信任。