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谷歌发布AP2协议，联手PayPal放大招：AI要自己下单了
2025年9月17日，谷歌推出智能体支付协议AP2并开源，宣布与PayPal战略合作。AP2通过‘授权令牌’解决AI下单信任问题，设计三种场景令牌，还采用角色架构保证安全，谷歌联合超60方搭建生态。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
Claude 代码框架之战
开发者尝试让Claude做繁琐编码工作，自己担任高价值角色。当前开发者社区正进行“Claude代码框架之战”，文中给出设计Claude工作流的八个选择及搭配套餐，指出设定框架能让AI发挥最大效力。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
「纳米香蕉」LMArena两周500万投票，引爆10倍流量！谷歌、OpenAI扎堆打擂台
8月，「纳米香蕉」登顶LMArena文生图像榜单，带动社区流量暴增10倍，月活超300万。其盲测两周吸引超500万次投票。LMArena前身是Chatbot Arena，为大模型提供比拼舞台，厂商借此获曝光和反馈。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
关于 AI Agent，「实在」、「好用」可能比「颠覆」更重要
8月18日百度AI Day上，百度文库、网盘联合发布全端通用Agent「GenFlow2.0」。它无需邀请码，多专家协助，能利用文库和网盘数据，实测在多场景表现超预期，稳定高效，“好用”才是关键。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。