通用多模态嵌入（UME）将多样化的多模态输入映射到共享的嵌入空间。现有的UME模型要么通过单次前向编码生成嵌入，要么通过显式推理标记和潜在自回归状态增加计算，导致检索延迟和对中间状态依赖。本文分析了独立训练UME模型每层的正负相似度分离，发现初期层负责多模态上下文化，中后期层形成检索区分特征，最终层映射到嵌入空间。基于此，提出ReLoop-UME，通过早期层一次执行、参数共享的检索形成模块递归重用以及最终映射层，借助可学习检索寄存器在循环间累积和交换证据，并以最终寄存器作为嵌入读出。在MMEB-V2和MRMR数据集上，ReLoop-UME在多种骨干网络下均提升检索性能，且速度分别比UME-R1快44.9倍，比PLUME快1.5倍。
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ReLoop-UME通过利用模型深度的递归计算扩展检索能力，避免了传统方法中因标记扩展带来的检索延迟和对中间生成状态的依赖，显著提升了多模态检索效率和效果。
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存储是每个智能代理AI工作流程的重要组成部分。在代理访问企业知识、持久内存及重用键值缓存数据时，存储性能尤为关键。NVIDIA发布的Vera存储基准工具，优化了加密、压缩、完整性检查和恢复过程，提升了AI原生存储系统的整体效率。
安全关键的生物特征和取证应用需要准确的预测和可靠的置信度估计，尤其在分布偏移条件下。这对深度伪造检测尤为重要，因基础模型常在分布外操作中表现出过度自信，限制实际部署。本文提出一个不确定性感知的深伪检测框架，通过识别互补证据来源间的不一致性来发现伪造。框架集成视觉流（基于改编的CLIP编码器）、语义流（通过可微约束建模面部属性一致性）和结构流（捕捉语义和取证特征间的类别依赖模式）。引入分支间分歧校准（IBDC），一个关联预测不确定性与证据流冲突的机制。大量交叉数据集实验表明，该框架在多个分布外基准上实现了最先进的泛化能力，并持续提升校准和选择性预测性能，证明该方法在分布偏移下为可信赖且校准良好的深伪检测构建了坚实基础。
本文提出了Agentic AI的分层架构，探讨了从被动响应的大型语言模型（LLM）到具备记忆、规划和持续执行能力的自主AI代理的演进。通过分析OpenClaw和Ollama的组合，展示了一个完整的agentic系统：Ollama负责LLM推理层，OpenClaw实现代理运行时的协同管理，包括推理、工具使用及行动执行。实验验证表明，持续记忆、工具利用和自适应决策等能力源于系统级集成，且随架构复杂度提升性能不断优化。论文还讨论了可扩展性、安全、隐私、治理及评估等挑战，强调了统一基准和系统设计的必要性，规划未来多代理、分布式及人本Agentic AI框架。所有模型、代码和数据集均已公开，支持复现和性能基准测试。