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多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略

字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。

2025年6月6日，图灵奖得主Yoshua Bengio在第七届智源大会发表演讲。他目睹前沿AI行为演化后深感警觉，决定调整科研方向以降低AGI潜在风险，还分享AI“求生”案例，提出构建“科学家AI”新理念。

文章推荐开源本地搜索工具wigolo，它是专门给Agent使用的本地网络能力层，可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样，有搜索、缓存等工具，自带11个Skill。

NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。

云端Agent有新进展，重新定义AI编程范式。Vinsoo上新Beta 3.0版本，仅用国产大模型就超越一众流行AI编程产品。它解决了4个核心技术问题，还带来三重云端AI Agent新体验，其研发团队由00后主导。

小米MiMo-V2.5系列模型正式开源，权重全量开放。该系列含四大模型，综合实力对标国际顶尖水准。MiMo-V2.5 Pro能力出色，如4小时无中断完成“macOS”系统，且Token效率高省成本。小米还推出开发者扶持计划。

华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。

文章分析AI时代软件开发、产品设计和内容营销的变化。赞同产品设计半开放式、加速MVP效率等；部分赞同VOC捕捉、SEO自动化等，但有待验证；不认同普通开发者被淘汰等过于乐观的预测。指出多数变化5年渐显。