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永别了，终端！OpenAI疯狂升级Codex，接管Mac人类全程0操作围观
OpenAI的Codex迎来重大更新，从代码工具进化为通用个人助理。开发者实测中，它能接管Mac完成多项任务，人类全程0操作。还支持多应用集成，功能强大，获开发者青睐，或重新定义使用电脑方式。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
与三位前沿研究者聊AI Agent：规则、环境与热潮下的真问题｜五源小酒馆Vol.31
五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者，探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等，提及过去技术突破，如DeepSeek工作，也指出通用Agent瓶颈，探讨未来模型能否提有价值问题等。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
Karpathy强推，大厂抢着「复古」命令行，Star数全都上千了
飞书、钉钉、企业微信接连推出 CLI，GitHub Star 数上千。CLI 是传统人机交互方式，契合大语言模型运作逻辑，国内外多家公司及项目推出相关工具，还给出为智能体构建 CLI 的设计模式。
世界500强都在用，GitHub 10.3K标星的国产AI应用开发平台！
BISHENG是来自中国团队、获10.3K+ Star的开源LLM DevOps平台，被大量头部企业采用。它有通用Agent、AI工作流等功能，解决复杂业务逻辑编排等痛点，且开源代码与业务案例。
机器狗能当羽毛球搭子了！仅靠强化学习从0自学，还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。