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国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小开源闭源差距
Kimi K2 Thinking发布并开源，主打“模型即Agent”，能边思考边用工具，连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型，代码权重遵循MIT协议，可在官网和应用实测。
英伟达护城河又宽了！低调收购开源算力调度王牌工具，全球过半顶级超算在用，Thinking Machines也离不开它
英伟达低调收购SchedMD，其为Slurm系统核心开发商，该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高，英伟达承诺保持Slurm开源，但相关项目开发受关注。此外，英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。
推进科研和工程，编程跻身顶级人类竞赛榜：谷歌Gemini 3 Deep Think重大升级
谷歌发布Gemini 3 Deep Think重大更新，剑指科研和工程。它在编程算法竞赛等多项测试中成绩亮眼，能模拟人类科学家深度思考，处理复杂问题，还可重塑工程设计流程，已向部分用户和企业开放。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab提出专家级医学基准MedXpertQA，看o3、R1哪家强
本文由清华和上海AI Lab学者撰写，提出专家级医学基准MedXpertQA。现有医学基准难度和临床相关性不足，而MedXpertQA极具挑战、临床相关性高，构建严格，评测显示前沿模型在医学领域提升空间大。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
单卡4090也能高质量视频编辑！西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架，可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具，质量高、功能广、开销低，解决了时序、结构和编辑幅度问题。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。