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27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
2小时入门「个性化联邦学习」，上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25
上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib，含39种算法、3种场景和24个数据集，支持模拟500设备训练，还有隐私保护评估工具，降低研究门槛。
2.8K Star！开源免费的离线OCR工具，识别准确率媲美大厂。
在文档数字化和自动化工作流中，离线OCR工具受青睐。GitHub上的TrWebOCR开源、离线，中文识别率高，媲美大厂。它亮点多，有快速上手指南和接口调用示例，适用场景广，但两年未更新。
Transformer八子初创：AI横扫NP难题竞赛，Top 2%选手竟是智能体！
Transformer作者Llion Jones初创公司测试AI智能体，其在NP难题竞赛中排第21。Sakana AI与AtCoder合作构建ALE - Bench，设计ALE - Agent参赛成绩优异，不过它也有调试难等局限，未来待改进。
告别 Selenium 痛点！全新升级版 Selenium 自动化框架，斩获10.2K标星！
Selenium 编写 Web 自动化脚本痛点多，SeleniumBase 深度封装 Selenium，内置智能等待等功能，解决诸多问题。它功能强大，安装使用简单，适用于多场景，像“智能助手”让自动化测试变简单。
刚刚开源就斩获 2.7K Star！吴恩达老师开源了一个 AI 员工 OpenWorker！
吴恩达老师开源了桌面 AI Agent OpenWorker，对标闭源 Agent。它能交付成品，本地优先、支持多模型，重要动作需审批。有 25+ 连接器，支持定时任务和角色模板，提供多方式上手。
小扎「芒果」生图只输GPT Image 2，没人教它改稿，它自己学会了
Meta推出图像生成模型Muse Image（代号「芒果」）和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二，改变画图方式，能自我修正。它与Muse Spark打通，Muse Video文生视频排第3。不过，其@功能有隐私隐患。
首个长程Doc2Repo训练集！代码Agent不止修bug，开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集，专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据，为代码智能体长程能力训练提供支持，实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
后训练中的RL已死？MIT新算法挑战传统后训练思维，谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法，挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制，在多任务中表现出色，揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象，引发AI社区关注。