框架

如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架

在金融科技智能化转型进程中，大语言模型以及多模态大模型（LVLM）正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力，其部署却长期受限于显著的算力瓶颈 —— 大小中等的模型一次多图推理可能需要 100 G 的显存空间，严重制约产业落地。针对这一技术痛点，哈工大团队联合度小满金融科技正式发布 EFFIVLM-BENCH，业界首个支持跨场景统一评估的多模态大模型高效化基准框架，为学术界提供可复现的压缩方案对比基准，同时赋能工业界实现最优部署策略遴选。

6/16/2025 2:39:56 PM

最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为

知识图谱（KGs）已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识，但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式，这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。为此，香港科技大学KnowComp实验室联合香港华为理论部提出了AutoSchemaKG：一个无需预定义模式、用于完全自主知识图谱构建的框架。该系统利用大型语言模型，可以直接从文本中同时提取知识三元组并归纳出全面的模式，对实体和事件进行建模，同时采用概念化方法将实例组织成语义类别。

6/12/2025 11:56:30 AM

我在2025年尝试了12个AI代理框架-哪款更适合你？

AI代理的热潮真实存在。但构建一个AI代理？那完全是另一回事。

6/12/2025 1:45:00 AM

AI研究生

什么时候GraphRAG超越传统RAG：突破医学等知识密集任务的AI新范式和GraphRAG-Bench评估框架

核心速览研究背景研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在检索增强生成（RAG）系统中有效利用图结构来提升大型语言模型（LLMs）的性能，特别是在知识密集型任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：现有基准测试（如HotpotQA、MultiHopRAG和UltraDomain）未能充分评估图结构在RAG系统中的有效性；现有数据集缺乏领域特定知识和明确的逻辑连接；现有基准测试的任务复杂度划分不细致，无法全面评估模型的复杂推理能力。相关工作：该问题的研究相关工作有：传统的RAG系统通过将文本分块进行索引和检索，但这种方法会牺牲上下文信息；GraphRAG系统通过构建外部结构化图来改进LLMs的上下文理解能力，但其在实际任务中的表现不一致。

6/11/2025 2:55:00 AM

知识图谱科技

打破跨模态干扰，快手东北大学联合提出统一多模态框架，横扫多模态检索基准

多模态检索是信息理解与获取的关键技术，但其中的跨模态干扰问题一直是一大难题。可行的解决办法是构建一种统一的多模态表示方式，为此，来自快手与东北大学的研究人员推出了多模态统一嵌入框架——UNITE。 UNITE的核心目标，就是构建一个能同时处理文本、图像、视频及其融合模态输入的统一嵌入器。

6/9/2025 8:50:00 AM

超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试

一项新的强化学习方法，直接让Qwen性能大增，GPT-4o被赶超！来自加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡，M-A-P的华人团队提出了一种全新训练框架：General-Reasoner。结果直接让Qwen系列大模型的跨领域推理准确率提升近10%，在多个基准测试中甚至超越GPT-4o。

6/4/2025 9:05:18 AM

CVPR 2025 | 解决XR算力瓶颈，FovealSeg框架实现毫秒级IOI分割

本文共同第一作者为纽约大学研究生 Hongyi Zeng 和Wenxuan Liu。合作作者为 Tianhua Xia、Jinhui Chen、Ziyun Li。通讯作者为纽约大学电子工程系和计算机系教授 Sai Qian Zhang，研究方向为高效人工智能，硬件加速和增强现实。

6/3/2025 9:12:00 AM

无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力

当AI试图破解数学、编程与科学的难题时，它常常像一位灵感乍现的天才，却又难以稳定发挥。新加坡国立大学、清华大学和Salesforce AI Research的研究者，提出了一种革命性的训练框架——元能力对齐，赋予模型稳健的推理能力，让顿悟成为常态。论文链接：，能够高效地系统化培养大模型的数学，编程和科学问题上的基本推理能力。

6/3/2025 9:05:00 AM

AI记忆系统首获统一框架！6大操作让大模型拥有人类记忆能力

当AI不再只是“即兴发挥”的对话者，而开始拥有“记忆力”——我们该如何重新定义智能？来自香港中文大学、爱丁堡大学、香港科技大学与华为爱丁堡研究中心的研究团队联合发布了一项关于AI记忆机制的系统性综述，旨在在大模型时代背景下，重新审视并系统化理解智能体的记忆构建与演化路径。大语言模型（LLMs）正快速从纯文本生成工具演化为具有长期交互能力的智能体。

6/3/2025 8:32:00 AM

让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%

人类在面对简单提问时常常不假思索直接回答，只有遇到复杂难题才会认真推理。如果AI模型也能像人一样决定“要不要思考”，效率是否会大大提升？近日，香港中文大学联合新加坡国立大学Show Lab的研究者提出了一种名为TON（Think Or Not）的新颖选择性推理框架，让视觉语言模型（VLM）可以自主判断是否需要显式推理。

6/3/2025 8:25:00 AM

10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅四步

近年来，语言模型技术迅速发展，然而代表性成果如Gemini 2.5Pro和GPT-4.1，逐渐被谷歌、OpenAI等科技巨头所垄断。与此同时，开源社区的小规模模型正面临日益严峻的挑战——他们参数规模通常仅在7B左右，难以在多任务、多领域场景中与大型闭源模型相抗衡，尚未形成真正意义上的通用人工智能能力。在此背景下，上海人工智能实验室联合东北大学、西北工业大学等机构，提出了Avengers框架，旨在探索开源小模型群体智能的新路径。

6/3/2025 8:12:00 AM

首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升

推理模型常常表现出类似自我反思的行为，但问题是——这些行为是否真的能有效探索新策略呢？对此，西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑了传统强化学习与反思的关系，并提出了贝叶斯自适应的强化学习方法，首次解释了为什么、如何、以及何时应该反思并探索新策略。图片通过对比分别使用传统强化学习和新方法训练的模型，研究人员发现：在完成“模型需要在3步内输出三个连续相同字符”这一合成任务中，传统RL往往一条路走到黑，而新方法懂得排除无效假设，适时切换新策略。

6/3/2025 3:15:00 AM

量子位

Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践

近年来随着大语言模型的爆火，旨在取代 Transformer 的高效模型架构及其预训练成为大模型领域的研究热点，主要包括线性序列建模（如 Linear Attention、SSM、Linear RNN 等）和混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）两部分。这两部分分别都有了长足的进步，但两者的结合却鲜少有人研究，两者结合后的 Linear-MoE 架构开源实现更是完全缺失。值得一提的是，近期广受好评的 MiniMax-01 模型（使用 Lightning Attention-MoE）和腾讯混元 TurboS 模型（使用 Mamba2-MoE）均属于 Linear-MoE 架构。

5/30/2025 9:06:00 AM

搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究

AI越来越聪明，但如果它们反应慢，效率低，也难以满足我们的需求。大语言模型（LLM）驱动的搜索智能体，通过动态拆解问题、交错执行“思考”（推理）和“查找”（检索）来解决复杂任务，展现了惊人能力。然而，这种深度交互的背后，也隐藏着显著的效率痛点。

5/29/2025 9:21:28 AM

MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench

仅需一个强化学习（RL）框架，就能实现视觉任务大统一？现有RL对推理和感知任务只能二选一，但“大模型六小强”之一MiniMax表示：我全都要！最新开源V-Triune（视觉三重统一强化学习系统）框架，使VLM首次能够在单个后训练流程中，联合学习和掌握视觉推理和感知任务。

5/28/2025 11:55:56 AM

单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025

诸如Qwen，GPT，DeepSeek R1等基础大模型已成为现代深度学习的基石。然而，在应用于具体下游任务时，它们庞大的参数规模使得额外微调成本较高。为了解决这一问题，近期的研究聚焦于低秩适应 (LoRA) 方法，通过保持基座模型参数冻结，仅对新增的小型轻量级适配器进行微调，从而降低微调成本。

5/28/2025 11:42:14 AM

Qwen-Agent：基于通义千问的智能体开发框架全面解析

最近逛 GitHub 时，看到了 Qwen 开源的专用 Agent 框架，Qwen-Agent 。为开发者提供了强大的工具和灵活的接口，支持构建具备指令遵循、工具使用、规划、记忆等能力的智能体应用。本文将深入解析 Qwen-Agent 的核心功能、安装配置、使用示例及常见问题，帮助开发者快速上手并高效开发。

5/15/2025 3:25:00 AM

wayn

开源社区新添利器:DeerFlow深度研究框架融合AI与专业工具

DeerFlow，一个由社区驱动的全新深度研究框架日前发布，旨在将语言模型与专业工具相结合，为开源社区提供强大的自动化研究解决方案。这款基于LangGraph构建的模块化多智能体系统，秉持"源于开源，回馈开源"的理念，为研究人员和开发者提供了一套完整的工具链。 DeerFlow的核心优势在于其全面的功能整合。

5/9/2025 11:04:20 AM

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