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Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
鹅厂实习生血泪贴：Agent/RAG黑科技，真相竟是这样！
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
谷歌DeepMind：AGI不必是巨型模型，拼凑型AI群或率先涌现，管理大规模Agent迫在眉睫
DeepMind最新研究提出，AGI未必以单一巨型模型形式出现，可能由多个次级AGI智能体协作拼凑涌现。为此，团队提出分布式AGI安全框架，包含四层深度防御模型应对新安全挑战。
论文秒变PPT！西湖大学AGI Lab推出Auto-Slides，科研汇报难度骤降
西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides，输入论文PDF可自动生成演示文稿，支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架，经实验验证优势明显，有望用于学术会议等场景，助力知识传递。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。
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。