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让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起，一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent，传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式，实验显示指标全面提升，证明工具细节能补足语义。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
Python只是前戏，JVM才是正餐！Eclipse开源新方案，在K8s上不换栈搞定Agent
近期，Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’（ADL）。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路，对标专有平台与 Python 技术栈，避免企业‘推倒重来’。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
AI黑化如恶魔附体！LARGO攻心三步，潜意识种子瞬间开花 | NeurIPS 2025
在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO，它不改提问，直接在模型“潜意识”动手脚，绕过安全防护输出不该说的话。其分三步攻击，成功率高、隐蔽且迁移性强，暴露大模型根本性弱点。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。