CLIMB自举框架：基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用
CLIMB通过在语义空间中嵌入并聚类大规模数据集，并结合小型代理模型与性能预测器，迭代搜索最优数据混合比例。
SmolVLM：资源受限环境下的高效多模态模型研究
SmolVLM是专为资源受限设备设计的一系列小型高效多模态模型。尽管模型规模较小，但通过精心设计的架构和训练策略，SmolVLM在图像和视频处理任务上均表现出接近大型模型的性能水平，为实时、设备端应用提供了强大的视觉理解能力。
ReSearch：基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新性框架，通过强化学习技术训练大语言模型执行"推理搜索"，无需依赖推理步骤的监督数据。
2025年GitHub平台上的十大开源MCP服务器汇总分析
本文深入分析GitHub平台上十个具有代表性的MCP服务器项目，这些技术方案正在重塑AI系统与外部环境的集成方式。
Crawl4AI：为大语言模型打造的开源网页数据采集工具
Crawl4AI作为专为大语言模型设计的开源网页数据采集工具，通过突破传统API限制，实现了对实时网页数据的高效获取与结构化处理。
MCP与A2A协议比较：人工智能系统互联与协作的技术基础架构
本文综合分析基于Anthropic和Google的官方技术文档以及截至2025年4月的行业研究资料。
LangChain RAG入门教程：构建基于私有文档的智能问答助手
本文详述了如何通过检索增强生成(RAG)技术构建一个能够利用特定文档集合回答问题的AI系统。
基于LlamaIndex实现CodeAct Agent：代码执行工作流的技术架构与原理
本文将详细阐述如何利用LlamaIndex框架从底层构建CodeAct Agent，深入剖析其内部工作机制，以及如何在预构建解决方案的基础上进行定制化扩展。
FlashTokenizer: 基于C++的高性能分词引擎，速度可以提升8-15倍
FlashTokenizer是一款面向高性能计算的CPU分词引擎，专门针对BERT等Transformer架构的大型语言模型进行了底层优化。该引擎基于高效C++实现，采用了多项性能优化技术，确保在维持词元切分准确性的同时，大幅提升处理速度。
DAPO: 面向开源大语言模型的解耦裁剪与动态采样策略优化系统
字节跳动提出的解耦裁剪和动态采样策略优化(DAPO)算法，完整开源了一套最先进的大规模RL系统，该系统基于Qwen2.5-32B基础模型在AIME 2024测试中取得了50分的优异成绩。
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
OpenAI提出的CLIP和Google研发的SigLIP模型重新定义了计算机视觉与自然语言处理的交互范式，
SWEET-RL：基于训练时信息的多轮LLM代理强化学习框架
本文将深入分析SWEET-RL如何改进AI代理在复杂协作任务中的训练方法。
RAL-Writer Agent：基于检索与复述机制，让长文创作不再丢失关键信息
RAL-Writer Agent是一种专业的人工智能写作辅助技术，旨在解决生成高质量、内容丰富的长篇文章时所面临的技术挑战，确保全文保持连贯性和相关性。
SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
该模型的核心创新在于**完全依靠强化学习机制（无需人工标注的交互轨迹）**来学习最优的搜索查询策略及基于检索知识的推理方法，从而显著提升问答任务的性能表现。
GoT：基于思维链的语义-空间推理框架为视觉生成注入思维能力
GoT框架通过引入"思维链"机制突破了这一限制，该机制在生成图像前会展开结构化推理过程。
RAG-Gym: 基于过程监督的检索增强生成代理优化框架
本文介绍了RAG-Gym框架，这是一种通过在搜索过程中实施细粒度过程监督来增强信息搜索代理的统一优化方法。
FANformer：融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
FANformer通过将傅里叶分析网络(Fourier Analysis Network, FAN)整合到Transformer的注意力机制中，形成了一种创新的模型结构。
S3FT选择性自监督微调：通过智能选择训练样本提升大模型整体表现
选择性自我监督微调（Selective Self-to-Supervised Fine-Tuning，S3FT）是一种创新的大语言模型微调方法，该方法通过部署专门的语义等价性判断器来识别训练集中模型自身生成的正确响应。
大语言模型中的归一化技术：LayerNorm与RMSNorm的深入研究
本文将系统分析归一化技术的必要性，并详细阐述为何原始Transformer架构中的LayerNorm在LLama模型中被RMSNorm所替代的技术原理。
Chain of Draft: 借鉴人类草稿思维让大型语言模型更快地思考
这个研究探讨了大型语言模型（LLMs）在执行复杂推理任务时面临的计算资源消耗与响应延迟问题。研究特别聚焦于思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示范式的效率局限性。
