让RAG更聪明，ViDoRAG开启视觉文档检索增强生成新范式，上阿里云百炼可直接体验
视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络（GAN）的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论，并用PyTorch实现多种变体，包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣，如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量，展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑，为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
今日论文推荐：MAPS、RoboFactory、OpenVLThinker等
由 AIRI 和 MIPT 等机构提出的这项工作，聚焦于视觉编码器生成的大量视觉 token 如何在保持高质量表征的同时减少计算成本。他们提出了一种自适应 token 削减方法，通过结合自编码器和 Gumbel-Softmax 选择机制，筛选出最具信息量的 token。实验表明，在 OCR 任务中可削减超 50% 的视觉上下文而不损失性能，为高效多模态推理开辟了新方向。