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牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能：从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议，2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能，涵盖多模态感知、世界模型等主题，介绍了投稿详情及联系方式。
Meta万引强化学习大佬跑路！用小扎原话作为离别寄语，扎心了
Meta万引强化学习大佬Rishabh Agarwal即将离职，用小扎原话“在这个瞬息万变的世界里，最大的风险就是不去冒险”作为离别寄语。他曾参与谷歌、Meta重要模型工作，下一站未明，Meta还有老员工出逃。
逛完WAIC，我们发现这家芯企已经把端侧AI“场景落地”做实
7月17 - 20日，世界人工智能大会召开，端侧AI成热点。瑞芯微展台展示大模型、Agent、AI+应用，多方案已量产落地，其双轨架构优势突出，还规划了产品路线图。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
数学大佬在前面拓荒，AI研究员在后面捡宝，菲尔兹奖还能拿来破AI「黑盒」？
菲尔兹奖级纯数学成果落地大模型训练。佛罗里达大学团队用三维挂谷猜想解决大模型“黑盒问题”，GeoLAN加几何约束，效果显著。菲尔兹奖得主Jacob将入职OpenAI，AI在数学领域成果频出。
上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态
上市刚满15天的摩尔线程在MDC 2025大会展示全栈技术成果，回应市场关注。其创始人强调生态是GPU行业核心，正构建MUSA生态体系，MUSA架构升级，还揭晓‘花港’架构及两款芯片技术路线。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
跨越技术与法律的壁垒：AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准，构建含20个任务、10374个双语数据点的基准，评估17个主流模型，揭示现有模型在IP任务中局限。