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Identity-GRPO：阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集，基于Qwen2.5VL设计奖励模型，多项策略增强训练稳定性，实验验证性能提升显著。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
Agent当道、模型封装一切：AI 时代的产研人如何不被“优化”？
随着 Agent 普及，技术复杂性被模型封装，产研人面临挑战。InfoQ 直播栏目邀请嘉宾探讨应对之策，还分享 AI 项目经验，分析 AI 编程痛点、落地案例，以及产品上线障碍和商业化方向。
Claude Opus 4.7发布：更强能力，自我纠错，越来越不需要人类干预了
Anthropic发布Claude Opus 4.7版本，搭配Routines功能可自动化工作，减少人类干预。该版本能力大幅增强，还引入新护栏机制保障安全，推出新运算级别和任务预算功能。
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Anthropic发布Claude Opus 4.7版本，搭配Routines功能可自动化工作，人类干预减少。该版本能力大幅增强，还引入护栏机制保障安全，推出新运算级别和任务预算功能。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
Depth Anything再出新作！浙大&港大出品：零样本，优化任意深度图
浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」，融合深度传感器数据与AI深度图，一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练，可提升3D模型深度质量，零样本刷新多项深度处理纪录。
大模型训练新突破！“不对称”训练让AI学会自我反思，推理零开销
字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。