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来自西湖大学、浙江大学、西湖机器人等机构的研究团队提出了一种以运动（Motion）为中心的全新双向时空推理框架 HiF-VLA。抛弃冗余的像素级输入，HiF-VLA 巧妙提取低维紧凑的 Motion 向量作为动态先验，在一个创新的「联合专家」模块中，同步完成未来视觉运动的预测与高精度动作序列的生成。
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
jina-embeddings-v5-omni正式发布，我们把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text逐字节一致，无需重建任何已有索引。
前几天在 Milvus 社区，一位做以图搜图的朋友提了一个问题：
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。
做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。
AI产品、生态协同双升级，中兴通讯交出战略升级满新答卷。
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
想让大模型重点关注提示词里的某句话可没那么容易。