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阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
NeurIPS 2025｜指哪打哪，可控对抗样本生成器来了！
近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
锁定角色，「多主体」也可控！个性化文生图，给你PS般交互体验
LayerComposer革新个性化图像生成，能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点，实验表现出色，未来将促进人机协同创作。
红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
阿里开源DeepResearch模型，超强“AI研究员”，开启自主智能体新纪元
阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型，是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构，有两套推理范式，训练方法论有创新，实测表现佳，应用场景广，用Apache - 2.0许可证。