最近，以 deepSeek R1 为代表的推理模型成为热点，他们可以展示自己的思考过程，一步步解决复杂的问题，让原本黑盒模型变得具有可解释性，同时也为 AI 安全研究提供了窗口，便于发现潜在的不良行为。但一个核心问题是： 我们能相信 AI 思维链中呈现的内容吗？理想的思维链应既易懂又“忠诚”（Faithful），即真实反映模型的思考过程。然而，现实中我们无法保证这一点。模型可能无法用人类语言完全表

开发者朋友，你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑？大模型技术的爆发，以前所未有的速度重塑着技术格局。

AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我们在

开发者朋友，你是否感受到被AI浪潮裹挟的焦虑？大模型技术的爆发，以前所未有的速度重塑着技术格局。

Nomic AI 近日发布了 Nomic Embed Multimodal 系列模型，这是一套开源的多模态嵌入模型，能够处理文本、图像、PDF 和图表等多种数据类型。该系列旨在提升对复杂文档的理解能力，并在视觉文档检索任务上取得了当前最佳（SOTA）性能。本次发布的核心亮点包括：原生多模态处理 ：模型能直接处理图像和文本内容，无需 OCR 或预处理步骤，有效捕捉文档布局、视觉元素、图表和结构信息，

AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我们在

随着模型能力的不断提升，Agent应用大量增多，如何更高效进行大模型工具调用成了关注重点。当前，基于 JSON 或特定文本格式的 API 调用，虽然实现了 Agent 与外部环境的基础交互，但随着任务复杂度的提升，其固有的局限性日益成为瓶颈：表达能力的限制： 预定义的工具集难以优雅地处理需要复杂控制流（如循环、条件分支）或数据流（变量传递与复用）的任务。这迫使 Agent 进行多次低效的 LLM

昨日，AI届“汪峰”Qwen团队发布了Qwen2.5-VL-32B-Instruct，作为Qwen2.5-VL

Google DeepMind昨日发布了其最新模型Gemini 2.5，首发版本为Pro Experimental，在多个基准测试中达到了业界领先水平。Gemini 2.5具有以下技术特点：推理能力：Gemini 2.5能够通过推理来处理问题，模仿人类思考过程，逐步解决问题，并选择最佳解决方案。多模态推理：该模型能够处理多种类型的数据，包括文本、图像和音频，使其在处理复杂任务时更加灵活。强大的处理

在之前的文章里，我们介绍过 Apollo Research有关大模型的一些安全研究：Apollo最新报告：顶级大模型有了自己的“心机”，人类小心被算计最近，他们又发现一个令人惊讶的现象：AI模型，尤其是Claude Sonnet 3.7，在评估过程中能够意识到自己正在被测试。这一发现不仅对AI的安全评估提出了新的挑战，也引发了关于AI自我意识本质的深入思考。根据Apollo Research在社交

大模型已经进入生产落地时代，一些工程性问题逐渐暴露，从计算资源需求激增、内存瓶颈到分布式协调困难，传统的推理服务架构已难以应对。近日，NVIDIA 在其开发者大会推出 一个开源高性能推理框架——Dynamo，专为解决大规模分布式环境中的生成式AI模型服务难题而设计。它以Rust语言为主(55.5%)构建，同时融合Go(28.5%)和Python(9.3%)，确保了高性能与易扩展性的完美结合。官方测

自从 2023 年 OpenAI 推出函数调用（function-call）功能以来，我们便开始思考如何构建一个真正繁荣的 AI Agent 和工具生态系统。然而，随着 AI 基础模型日益强大，一个意想不到的挑战浮出水面：每一种模型都需要有一套函数调用接口的规范，这导致了 AI 与外部世界的连接变得前所未有的割裂和碎片化。我们迫切需要一个统一的“通用语”，打破 AI 与工具之间的藩篱，实现无缝衔接

DeepSeek在领域内获得广泛关注的核心在于R1-Zero 仅通过强化学习（RL）便成功实现了推理能力的涌现，即发现Aha moment 。那么，在多模态领域，是否也能获得借鉴R1-Zero的思路呢？今天介绍的Vision-R1就是这一方面的探索的代表， 其目的就是研究如何有效利用 RL 来增强多模态大型语言模型（MLLM）的推理能力。然而，研究团队发现，由于缺乏大规模、高质量的多模态推理数据，

Gartner 近日在其数据与分析峰会上发布了2025 年数据与分析 (D&A) 领域顶级趋势的预测。分析师指出，这些趋势预示着 D&A 将从少数人的专属领域走向无处不在，同时也为企业带来了组织和人才等多方面的挑战。Gartner 分析师重点阐述了 IT 领导者必须理解并融入其数据与分析战略的以下顶级趋势：1. 高度可消费的数据产品: 为了充分利用数据产品，企业应聚焦于业务关键用例，关联并扩展数据

之前我们曾介绍过清华推出的KTransformers《KTransformers：让DeepSeek加速28倍的国产推理框架》，令人印象深刻，该项目也在持续更新中，刚刚宣布针对支持AMD GPU ROCm 平台及支持 unsloth 1.58/2.51 位权重和 IQ1_S/FP8 混合权重训练。近日，清华又一团队推出一个大模型推理引擎项目Chitu (赤兔) ，称可将DeepSeek推理成本降一

2025进入Agent开发的热度快速升温，OpenAI先前已经发布了Deep Research、Operator这样的Agent产品，但迟迟没有面向开发者提供Agent构建能力，而多agent构建的框架swarm也仅仅是一个原型展示版本（Swarm：一个OpenAI开源的multiAgent框架，简单哲学的代表），但开发者对Agent的热情，不得不让OpenAI加速了开放API的进程，今日凌晨，宣

DeepSeek-671B 推理方案目前相对比较成熟，如何微调满血版本实践案例较少，今天介绍一个 由中国科学院自动化研究所与中科闻歌联合推出的 全参数微调开源项目，能够给开发者微调DeepSeek给予一些参考。该项目不仅提供了从模型训练到推理的完整代码和脚本，还分享了实际训练中的经验总结与优化建议。项目亮点包括：完整训练逻辑代码基于 DeepSeek-V3 论文，结合 DeepSeek-V2 代码

前天开始，一款名为 Manus 的泛任务 Agent 在网络上迅速走红，引发了褒贬不一的讨论。赞扬者欣赏其异步可视化的模式，认为它将原本抽象的 AGI 的具像化表现，更有人称这是继deepseek之后的又一大胜利；批评者则认为其技术创新有限，并指出国外早有类似产品。借助 Claude 等具备优秀规划和编程能力的大模型，再结合浏览器自动化（浏览器自动化工具 browser-use：让 AI 轻松操控

当前，LLM的应用场景已远不止简单的对话，而是扩展到需要多轮交互、复杂逻辑控制以及与外部环境集成的复杂任务。因此，在构建复杂、高效且可控的LLM应用仍然面临诸多瓶颈，比如：推理速度慢： 复杂的LLM应用通常需要多次调用模型，重复计算和数据传输导致整体延迟较高。控制性不足： 传统的方式难以精确控制LLM的生成过程，限制了应用的灵活性和可靠性。编程复杂性高： 缺乏专门为LLM应用设计的编程语言和工具，

OpenAI 昨晚宣布推出其最新的预训练模型 GPT-4.5，这是一款在规模和知识水平上均达到新高度的产品，被OpenAI誉为其“迄今为止最大、知识最渊博的模型”，标志着无监督学习的又一次重大飞跃。 GPT-4.5 目前作为研究预览版，向 ChatGPT Pro 用户和开发者开放，预计下周将向 Plus 用户和其他用户开放。核心更新与特点预训练规模显著提升 ：GPT-4.5 的预训练计算规模大约是