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拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！

目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。

GPT - 4o等刷新OCR榜单，但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型，采用创新解耦范式，在多基准测试表现出色，单卡吞吐快，还给出可借鉴创新点。

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。

清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。

本文是 xAI 全员大会实录，覆盖公司核心业务，如重组为四大方向、编程模型递归自我改进、Imagine 视频生成使用量等，还提及 X App 增长、太空愿景等，也指出公司存在高层流失、项目落地不明等问题。

本文讲述 ClawdBot 创始人 Peter Steinberger 的开发经历。他曾打造知名 PDF 框架，后经历倦怠回归，借 AI 重塑开发方式。分享入行故事、用 AI 编程的日常及构建 ClawdBot 的过程，探讨软件工程变化及对新人的建议。

微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。

华中科技大学与小红书联合推出MOCR，提出「解析一切」新范式，将文档图形升级为「一等解析目标」。它解决传统OCR短板，在文档解析和图形重建表现出色，还革新评估方法，代码和模型已开源。

近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。

本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。