V-JEPA 2：视频表征与世界模型（论文首次公开）
研究从视频学习表征以及预测和规划能力，论文中的实验环境不代表任意真实机器人场景。
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研究从视频学习表征以及预测和规划能力，论文中的实验环境不代表任意真实机器人场景。
提供 Responses API、内置工具与 Agents SDK，帮助组织智能体调用链；原始公告中的产品状态具有时效性。
研究 Muon 优化方法在大规模语言模型训练中的应用，实验预算和基线需要结合原文阅读。
介绍通过强化学习发展推理能力的研究和模型谱系，区分技术报告日期与模型上线日期。
报告 V3 的架构、训练及工程方法；技术报告首次提交日与前一天的模型发布公告分别记录。
提出连接模型应用与外部数据和工具的开放协议；协议互通不等于工具调用无需用户授权。
研究在推理阶段分配更多计算与直接扩大模型的关系，强调任务难度和预算影响最优策略。
介绍面向软件开发任务的智能体平台与交互环境，执行代码、浏览和编辑需要隔离与权限边界。
GraphRAG 论文研究利用实体图和社区摘要回答跨语料的全局问题，补充仅靠局部片段检索的思路。日期采用原始论文第一次提交的时间。
研究如何构造和组织训练数据，提高语言模型处理智能体任务的能力，并分析训练与泛化之间的关系。
研究三值权重的语言模型训练路线，不能把理论位宽直接当作所有硬件上的速度保证。
把权重的幅度与方向分开进行低秩适配，研究参数高效微调与全量微调之间的取舍。
介绍数学数据、训练与组相对策略优化，为理解后来推理模型的强化学习路线提供背景。
RAPTOR 递归地嵌入、聚类并总结文档片段，构建不同抽象层级的树状检索结构。适合对照普通分块检索，理解长文档信息如何被组织。
在生成前评价检索资料质量，并按结果修正检索策略；该方法强调检索失败不应被直接掩盖。