VideoDR 論文導讀：打破影片理解與 Agentic Search 的隔閡。本文深度解析全新的 Video Deep Research 任務，揭示多模態 AI 在處理長序列時的「目標漂移」挑戰。透過 Workflow 與 Agent 的對比實驗，了解視覺錨點 (Visual Anchors) 如何結合開放網路搜尋，重新定義 Video QA 的未來。

揭秘 Google Research 2025 最新論文：Prompt Repetition (提示重複)。只需將 Prompt 複製貼上一次，即可修復 Transformer 的因果注意力瓶頸，模擬雙向理解能力。這是一份 AI 效能優化的「免費午餐」，能在不增加推論延遲 (Zero Latency) 的前提下顯著提升模型準確率！立即閱讀這篇深度筆記，掌握無需更動架構即可優化 LLM 的關鍵技巧。

NVIDIA 研究指出：小型語言模型 (SLMs) 才是 Agentic AI 的未來！本文深入解析如何透過「異質化架構」，讓 LLM 與 SLM 分工合作，解決算力浪費並節省 40-70% 運算資源。掌握 AI Agent 開發新趨勢，打造更高效、低成本且隱私的智慧代理系統。

深入解析 ACL 2025 重磅論文 CER (Confidence Enhanced Reasoning)，這項無需訓練 (Training-free) 的技術透過分析「推理過程自信度」並過濾 Logits 雜訊，顯著提升 Llama 3 與 DeepSeek-R1 的數學及問答準確率。了解 CER 如何克服 Self-Consistency 的缺陷，成為優化 LLM 推理能力的最佳輕量化方案。

透過 Verbalized Sampling (VS) 解鎖 LLM 的創造力。本文深入解析 RLHF 導致模型發生「模式坍縮」的數學原理（典型性偏差），並提供一種無需訓練的 Prompting 策略，能有效提升模型輸出的多樣性並優化合成數據生成的效果。

探索 Meta AI 與 UCSD 最新發表的 DeepConf 技術！本文深入解析如何讓大型語言模型 (LLM) 具備「信心感知」能力，在推理過程中自動識別並終止低品質的思考路徑。了解 DeepConf 如何在不犧牲準確率的前提下，解決平行思維 (Parallel Thinking) 成本過高的問題，並大幅節省 Token 消耗，是 AI 開發者優化模型效能的必讀指南。

深入解析微軟亞洲研究院 rStar 論文 (ICLR 2025)：探索如何結合蒙地卡羅樹搜索 (MCTS) 與互助推理 (Mutual Reasoning) 機制。了解此方法如何在不微調、不依賴 GPT-4 的情況下，讓 LLaMA2-7B 等小模型在 GSM8K 上的準確率從 12% 暴增至 63%，解鎖小模型的深層推理潛力。