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上海AI实验室发布 Intern Lumina U2：全离散扩散建模，让模型既能“看懂”也能“生成”
上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2，基于全离散扩散建模路线，支持多任务，适配两大硬件生态，在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍，性能优异且将开放资源。
开源「洁癖.skill」，让你的Agent越用越聪明。
作者开源了名为洁癖.Skill的工具，它能在Agent完成功能或解决BUG后，自动审查项目文档体系和记忆文件并迭代，适用于Claude Code、Codex等四个平台，解决上下文混乱问题，让Agent越用越聪明。
1.4亿宝可梦玩家，都在给AI免费打工…
1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。
The Batch: 896 | 教会模型说出真相
大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。
智能体「卷王」诞生！干活自动配结项报告，1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
以小博大，仅1.7B媲美gemini2.5-pro，达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。