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AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！

文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。

视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。

大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。

2025年上半年大模型从技术走向生产，45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样，使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争，用户平均用4.7家大模型，国产模型出海需借第三国。

五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者，探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等，提及过去技术突破，如DeepSeek工作，也指出通用Agent瓶颈，探讨未来模型能否提有价值问题等。

7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合书生家族优势，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，技术创新显著，未来将持续开源。

图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。

贝拉是数字伴侣种子，愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现，采用AI原生开发路径，分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建，目标是成为由AI驱动的生命体。

2025年AICon全球人工智能开发与应用大会6月27 - 28日在北京举办，50余家机构专家围绕AI Agent等前沿技术探讨落地实践与趋势。极客邦等企业代表分享应用布局，还有5大主题演讲、14个技术专场和50多个标杆案例。

751从新中国电子工业动力工厂，变为城市更新地标。它以设计让工业遗产新生，成国际设计交流坐标；借科技活动升级文化场景；吸引科技企业入驻，催化科技与艺术碰撞，以新身份拓展创新边界。