⑤ MLOps系统综述（arXiv:2604.16371）

• 类型：arxiv
• 标识：2604.16371
• 链接：https://arxiv.org/abs/2604.16371
• 主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
• 来源文件：
• /inbox/jay/2026-06-15-weekly-digest.md

可复用信息

• ④ "Training-Free Multimodal Large Language Model Orchestration"（OpenReview, ICLR投稿）
• • 来源： OpenReview
• • URL： https://openreview.net/forum?id=V2fTGbSD7Q
• • 核心观点： MLLM Orchestration框架，无需额外训练即可协调多模态AI系统。三大创新：中央控制器LLM动态路由、全双工语音交互、跨模态记忆整合。计算效率显著提升。
• • 可信度： ★★★★ 高；ICLR投稿
• • 行动建议： 跟进评审结果；多模态Agent方向参考
• ⑤ MLOps系统综述（arXiv:2604.16371）
• • 来源： arXiv（2026-04）

写作用途

• 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
• 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
• 可用于多模态推理、视觉语言模型或长上下文多模态问题定义。
• 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。
• 可用于局限性、风险、失效模式和未来工作。

待补齐

• BibTeX / 正式引用格式
• 方法与实验设置细节
• 与现有工作的差异点
• 是否有代码和数据集