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“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
独一份！带动效的 PPT 生成 Agent！使用教学&创作思路
作者实现用 Nano Banana Pro 生成带演示动画的 PPT 这一独特功能。介绍了更新后的 PPT 生成 Skills 能力、使用方法、创作思路，还提及成本及对 AI Coding 发展的看法。
中国AI Agent产业化参考范本：斑马口语攻克的四大技术难关
2025年AI产业转折，通用大模型落地难，垂直场景成关键。斑马口语作为垂直落地的AI Agent，突破实时交互、语音识别、内容适龄、多模态呈现四大技术难关，为中国AI Agent产业化提供范本。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
手把手带你入门机器人学习，HuggingFace联合牛津大学新教程开源SOTA资源库
HuggingFace与牛津大学研究者推出机器人学习教程，附带开源数据集、模型等的LeRobot库。教程从经典机器人学讲起，介绍强化、模仿学习及通用策略，还提及解决现实瓶颈的技术与前沿模型。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。