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检索增强生成（RAG）虽好，但一直面临着资源消耗大、部署复杂等技术壁垒。近日，香港大学黄超教授团队提出MiniRAG，成功将RAG技术的应用门槛降至1.5B参数规模，实现了算力需求的大幅降低。这一突破性成果不仅为边缘计算设备注入新活力，更开启了基于小模型轻量级RAG的探索。
就在本周，Kimi 的新模型打开了强化学习 Scaling 新范式，DeepSeek R1 用开源的方式「接班了 OpenAI」，谷歌则把 Gemini 2.0 Flash Thinking 的上下文长度延伸到了 1M。1 月 24 日上午，百川智能重磅发布了国内首个全场景深度思考模型，把这一轮军备竞赛推向了高潮。
这款产品就是百度文库联合百度网盘最新推出的自由画布。在众多1V1对话式Chatbot竞相升级的大潮中，自由画布却另辟蹊径，宣称要“为用户提供一个全方位的创作空间”，让内容创作的全流程得以在同一个平台多线程并行处理，且支持多模态。
从软件工程和网络安全的角度来看，当前的AI落地前景如何？「可解释性」方面的研究，真的能让AI拜托「黑箱」属性吗？
因为就在岁末年初，一种全新的技术范式正在开启落地，头部玩家有了爆款证明，引领行业跟进对齐，隐隐成为共识趋势……这种技术范式，就是——VLA。
论文一作刘少腾，Adobe Research实习生，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是多模态大模型和生成模型，包含图像视频的生成、理解与编辑。作者Tianyu Wang、Soo Ye Kim等均为Adobe Research Scientist。
本周，在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中，研究人员发现了目前最热门的 MoE（混合专家模型）训练中存在的一个普遍关键问题，并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡，使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
全网最“主观”的AI产品榜单。前些日子，全球顶级 VC a16z 发布了一份相当有趣的 AI 产品榜单，本次榜单并不是按照网站流量或收入等硬性指标来收录产品的，而是邀请了 24 位 AI 行业的从业者，每人选择本年度自己最喜欢的 3 款 AI 产品，并给出了评价。
视觉版o1的初步探索，阶跃星辰&北航团队推出“慢感知”。研究人员认为：1）目前多模领域o1-like的模型，主要关注文本推理，对视觉感知的关注不够。2）精细/深度感知是一个复杂任务，且是未来做视觉推理的重要基础。
最近，妙鸭相机在新年之际有了新动作——上线 2.0 版本，支持「拍」Live 动态写真。时隔一年半，它能再次掀起水花吗？