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AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
跟不上、读不完？上万篇顶会论文，这个工具一键分析
加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
最新最完整的Agent Memory综述！
《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》由多顶尖机构联合发布，对AI智能体记忆机制系统梳理。从形式、功能、动态维度厘清AI记忆本质，提出构建下一代强人工智能的蓝图。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。