多模态模型学会“按需搜索”！字节&NTU最新研究，优化多模态模型搜索策略——通过搭建网络搜索工具、构建多模态搜索数据集以及涉及简单有效的奖励机制，首次尝试基于端到端强化学习的多模态模型自主搜索训练。
就像是播放音乐，Prompt Engineering是在调音响的音量，那Context Engineering就是在设计整个音响系统，从音源、功放、音箱到房间声学，每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级，更像是思维模式的根本转变。
在信息爆炸的时代，传统关键词搜索已难以满足复杂知识需求。最新研究提出Agentic Deep Research
清华大学朱军教授团队提出SageAttention3，利用FP4量化实现推理加速，比FlashAttention快5倍，同时探索了8比特注意力用于训练任务的可行性，在微调中实现了无损性能。
当LangChain在6月23日发布那篇著名的Context Engineering博客时，IBM Research的研究者们早在10天前就已经用严格的学术实验证明了这套方法的有效性。
Meta挖走OpenAI大批员工后，又用OpenAI的技术搞出新突破。新架构名为2-Simplicial Transformer，重点是通过修改标准注意力，让Transformer能更高效地利用训练数据，以突破当前大模型发展的数据瓶颈。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中，实现了无人机集群自主导航，并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。
刷到1分钟AI短视频别只顾着点赞，背后的算力成本让人惊叹。MIT和英伟达等提出的径向注意力技术让长视频生成成本暴降4.4倍，速度飙升3.7倍，AI视频的未来已来！
最近，上海交通大学 ScaleLab 与香港大学 MMLab@HKU 领衔发布 RoboTwin 系列新作 RoboTwin 2.0 以及基于 RoboTwin 仿真平台在 CVPR 上举办的双臂协作竞赛 Technical Report。
在互联网信息检索任务中，即使是很强的LLM，有时也会陷入“信息迷雾”之中：当问题简单、路径明确时，模型往往能利用记忆或一两次搜索就找到答案；但面对高度不确定、线索模糊的问题，模型就很难做对。
