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VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案

常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。

随着AI发展，架构从单体到分布式演进，消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显，在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势，如处理超大消息、实现断点续训等。

全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

CVPR 2025落下帷幕，中国企业参与规模创纪录，腾讯40+篇接收论文亮眼。多模态、3D生成是热门方向，高斯泼溅技术成亮点。企业探讨主题拓展至产业应用，腾讯投入大，借顶会展示实力、吸引人才。

Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略，它精准完成像素级深度估计等任务，为多领域带来前景。

文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。

GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图，不用换模型或等官方，装本地代理即可。它还附带视觉工具包，在智能文档解析和OCR上潜力大，证明多模态能力可长在管道上。

前小米OS高管董红光创立光帆科技，他认为AI将重塑消费电子行业，未来交互是“需求式”和“多模态”的，手机或不再是最适配设备，穿戴设备或先变革，未来多设备联动由AI大脑调度。

AI编程新星Augment以65.4%的SWE - bench评分登顶榜首，估值超128亿美元。它能理解海量代码上下文，支持多环境集成。但新式AI编程工具存在安全风险，如Agent Memory恶意攻击等，文中给出应对建议。