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Claude Code 10天写完Cowork 全部代码！Anthropic 新品抢白领饭碗，争议拉满！
Anthropic推出基于Claude Code架构的Cowork，定位是协作智能工作体。它能操作文件、解决工作流断裂问题，但有操作和提示注入风险。目前是研究预览版，后续会改进，引发能否被信任的讨论。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
具身智能算法哪家强？RoboChallenge见真章！全球首个大规模真机算法评测平台来了
Dexmal原力灵机联合Hugging Face推出RoboChallenge项目，它是全球首个大规模、多任务的真实物理机器人基准评测平台。该平台创新采用‘远程机器人’架构，有30项真实任务基准集等，已验证多种算法表现。
阿里开源AgentScope 1.0，多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。
思维链可无限延伸了，MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
深入解析｜Cursor编程实践经验分享
文章结合近两个月实践，分享Cursor编程经验，探讨其适用场景与问题。介绍使用方法，如标准Prompt、Rules等，还提及MCP工具及Cursor不足，对比DeepResearch等平台，最后介绍AutoGPT、Claude4.0等技术。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
GitHub上已突破5.1k stars！这是真正被开发者认可的 AI Agent平台，AI开发者必看，如何用它实现生产力逆袭？
TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。