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。
云栖战略参考主编解读（总第18期）
人工智能的快速发展正在重塑全球商业格局，智实融合的未来已经近在咫尺。阿里云联合钛媒体发布《云栖战略参考（总第18期）》，特邀本期主编参与对话解读。
上周多模态论文推荐：MAPS、MapGlue、OmniGeo、OThink-MR1
由西安交通大学、新加坡国立大学和南洋理工大学联合提出，该工作推出了MAPS框架，利用基于Big Seven人格理论的七个智能体和苏格拉底式引导，解决多模态科学问题（MSPs）。通过四阶段求解策略和批判性反思智能体，MAPS在EMMA、Olympiad和MathVista数据集上超越当前最佳模型15.84%，展现了卓越的多模态推理与泛化能力。
主流多智能体框架设计原理
本文描述了关于智能体（Agents）和多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的详尽介绍，涵盖了从定义、分类到具体实现框架的多个方面。
