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一粒「扣子」，开启了Agent的全生命周期进化
2025年被视为Agent爆发元年，自年初通用Agent产品Manus出现后，其受关注程度空前。火山引擎Force 2025大会上，升级后的扣子成焦点，它从开发平台进化为全生命周期平台，覆盖开发、框架、调优、协作四大部分。
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
一家成立近40年的国际半导体巨头，走向破产
CREE成立于1987年，2018年因特斯拉Model 3交付，其碳化硅业务受关注。后更名为Wolfspeed并All in碳化硅，转型不顺。2024年申请破产重整，因扩产8英寸产能与车企需求错配，中国企业6英寸产能扩张抢占市场。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施，替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用，虽Rust学习曲线陡，但团队用多种方式克服，还改进工具链。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
复旦硬核青年：破解核材料百年难题，为人造太阳锻造不灭铠甲
张宏亮童年时便渴望稳定电力，考入复旦后历经行业寒冬。他深耕核材料研究，取得多项成果，能用新技术降低成本、能耗，揭示材料新机制，回国后又搭建研究系统、优化工艺等，还看重产学研结合和跨界融合。
在 Mac 上安装最新版 OpenClaw 并接入企业微信之后，一切都改变了
文章介绍在Mac上安装最新版OpenClaw及接入企业微信的方法。新版本功能增强，安装后可连接多种工具。接入企业微信后，能实现诸多功能，如分析股价、制定健身计划等，还能拓展写作等技能。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。