口腔影像分析在口腔医疗的准确诊断与治疗规划中至关重要。尽管已有针对特定任务和单一影像模态的牙科AI模型，但其孤立设计限制了实际临床应用。本文提出了OralAgent，这是首个牙科专用AI代理，整合多模态推理、基于工具的决策及知识检索，构建端到端自动化框架。系统集成22种视觉分析工具和368本经典牙科教材，实现自主推理、规划、工具使用、知识调用及多步骤流程执行。同时发布了包含1.348亿词汇的大规模中英文牙科文本资源OralCorpus，以及涵盖11个口腔子领域的798题中文多项选择题基准OralQA-ZH。大量实验证明OralAgent在MMOral-Uni、MMOral-OPG和OralQA-ZH基准测试中表现领先，显示出其在真实临床环境中的有效性、可解释性和适应性。相关代码和模型已开源。
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OralAgent利用多模态推理和丰富的牙科知识资源，解决了以往模型在临床实际应用中的局限，提升了牙科影像分析的智能水平和准确性，对推动口腔医疗AI发展具有重要意义。
研究员、模型团队和技术战略负责人 应该重点关注这条信号，尤其是正在跟踪 research、papers、agents 的团队。
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该论文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的架构，用于检测和量化文本中人类价值观的强度，解决了以往方法依赖特定价值理论或复杂提示工程的局限。架构由三个模块组成：生成任意理论框架的结构化价值规范、基于规范标注文本，以及根据修辞和语义证据赋予支持或反对的等级。该方法将概念化与检测分离，实现了可扩展、可重复的价值识别流程。通过多个LLM和ValueEval数据集实验证明了良好的检测效果，展示出该方案的通用性。
我们推出了Soro，一系列专为塔吉克语设计的对话大型语言模型（LLM），针对塔吉克斯坦计算和网络限制条件优化。基于开放权重的Gemma 3模型，使用1.9十亿词的塔吉克语语料进行持续预训练，结合4万条教师式指令微调。为评估效果，发布了涵盖知识、语言能力及入学考试的塔吉克语基准，并在Hugging Face开源。Soro在塔吉克语基准上显著优于同规模Gemma 3，同时保持良好英语表现。通过FP8和INT4量化，Soro减小了内存需求，助力边缘设备部署和教育领域推广。
物种起源一直是自然科学中的终极谜题。类似地，合成信息的起源被认为是信息科学中的终极谜题。本文提出了一种基于隐写术的继承机制，在合成信息的生成过程中，利用隐写编码将父代的特征隐藏并传递给子代，从而实现对合成信息谱系的追踪和鉴定。理论分析和实证评估表明，该方法在多种处理操作和语义修改下均表现出良好的谱系准确性。作者展望了一个合成信息能够拥有隐藏但可追溯的血统特征的网络生态系统，从简单起点演化出无穷多样的形式。