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北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。
3 层人群定位 × 5 种赋能手段，企业全员数据能力提升指南 | 极客时间企业版
在AI重构商业规则的当下，数据能力是企业核心竞争力关键。极客时间针对企业数据人才培养痛点，打造全链条数据人才培养体系，分层赋能三类人员，提供多种培养方案和赋能手段助力企业升级。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
人类造工具200万年，工具开始研究工具！97年天才少年带队，把“AI寻找研究方向”做成了现实
2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。
全球首例！科学家将腿部肌肉线粒体注入盲人眼球，瞳孔光反射短暂恢复
对于视神经严重受损致盲，临床缺有效修复手段。美国研究人员从失明女性腿部肌肉提取线粒体注入其双眼，初步验证了自体线粒体眼内移植的安全性，患者眼部有生理变化，但未恢复视力，实验疑问多。
Grok Bot代码也泄露了？
8月23日X上有人称Cursor团队发布的Grok Bot 0.18.0，runtime source map是开着的，此人重构其客户端代码并放于GitHub，一天浏览量约88万。该重构项目有诸多实用实验和功能。