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Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险

近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。

DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念，类比语言模型CoT，让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力，能零样本解决视觉任务，未来通用视频模型或取代专用模型。

多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景，现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成，但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案，解决多模态连接和跨页证据链接问题。

清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。

英伟达推出通用深度研究（UDR）系统，支持个人定制，可接入任何大语言模型。它能解决现有深度研究智能体的局限性，有诸多创新特性，但目前还在原型阶段，存在一定局限性。

新一年秋招季，岗位对AI能力要求提升。OpenAI发布新开源大模型GPT - OSS，博主Lorentz Yeung开源本地部署和微调训练GPT - OSS的教程，助零基础者上手，还介绍环境搭建、代码和训练前后效果对比。

随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。

随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。

大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。

波士顿动力为Atlas人形机器人训练全新大型行为模型LBMs，它是语言指令驱动的策略模型，能完成复杂操作任务。构建模型有四步骤，实践遵循三大原则，还展示了其多方面操作能力与特点。