大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
“既然我可以直接使用 PyTorch，为什么还要费心使用 CUDA 呢?”
三年河东三年河西，曾经逼疯谷歌的奥特曼，如今也被谷歌逼得拉响了「红色警报」，AI王座之下已是刀光剑影。更劲爆的是，最强「Garlic」在预训练取得重大突破，正面硬刚Gemini 3.
VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还首次实现90%由世界模型生成。
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
近一年以来，统一理解与生成模型发展十分迅速，该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型（如 Emu3）与单任务的方法差距巨大，Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构，极大地减小了与单任务模型的性能差距，后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
随着大语言模型（LLM）的商业价值快速提升，其昂贵的训练成本使得模型版权保护（IP Protection）成为业界关注的焦点。然而，现有模型版权验证手段（如模型指纹）往往忽略一个关键威胁：攻击者一旦直接窃取模型权重，即拥有对模型的完全控制权，能够逆向指纹 / 水印，或通过修改输出内容绕过指纹验证。
字节新视频模型Vidi2，理解能力超过了Gemini 3 Pro。
本文为Milvus Week系列第一篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY1内容划重点：
