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MiniMax Agent 再进化！正式走向商业级全栈开发
MiniMax Agent 升级成‘全栈开发师’，建立完整交付标准，构建技术生态。它能完成多任务，配置顺滑，可处理前端问题。还在 MCP 生态、支付集成等方面革新，从工具迈向数字化商业引擎。
腾讯AI Lab 提出解耦推理新框架，破解IMO 数学难题
腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架，解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题，成功解决5道IMO难题并开源成果。
美团开源全模态，比肩顶级闭源模型，开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni，它有端到端全模态架构，能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略，工程上有高效技术支撑，在多基准测试表现出色。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
具身智能体主动迎战对抗攻击，清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击，现有防御方法多为‘被动防守’，遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD，通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化，实验效果佳。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
超低标注需求，实现医学图像分割！UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架，可集成到现有分割模型。