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突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
最强MCP开源：Windows-MCP
Windows MCP 是轻量级开源项目，能让 AI Agents 与 Windows 无缝集成。它弥合大语言模型与 Windows 差距，可执行文件导航等任务，有诸多关键特性，还给出在 Gemini CLI 和 Claude Desktop 的配置方法。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
养虾时代终结？免部署、7×24小时在线、自进化的“赛博骡子”来了！
全球首个自进化个人AI——MuleRun（骡子快跑）正式发布，免部署、7×24小时在线、可自主进化。它适配个体需求、实现群体智慧共享，能完成多类任务，还保障安全、提供售后。
春晚武BOT论文来了！王兴兴署名，同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文，王兴兴署名，同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架，打破学习和物理可执行性瓶颈，在高保真度与可扩展性间权衡，经测试在真实硬件上表现出色。
关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。
OpenAI认怂了：ChatGPT推广告？我们真没这意思，纯属设计失误
12月1日，ChatGPT Pro付费用户界面弹出应用推荐卡片引不满。早有添加广告预兆，Sam Altman态度转变。OpenAI称是应用建议，用户不买账，功能已暂停，而同期ChatGPT商业化价值也在显现。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct：ImageNet单步生图FID进入1.0时代！
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。