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超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。
DeepSeek连发两篇论文背后，原来藏着一场学术接力
2026年1月，DeepSeek连发两篇论文，一篇解决信息稳定流动，另一篇聚焦知识高效检索。研究发现其与字节Seed团队存在“接力”，如mHC改进字节Seed的HC，Conditional Memory引用多项工作，梳理关系能助理解论文与架构创新方向。
直击IROS现场：宇树禾赛自变量杭州论剑，美团C位攒局
美团举办2025机器人研究院学术年会，众多大咖出席并发表演讲。毛一年展示美团机器人进展，李一帆称机器人是中国好机会，王潜提出具身智能是基础模型。年会还探讨了机器人第一性原理、软硬件关系等话题。
阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
Computer Use：莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳，在“像人类一样使用电脑”任务却受挫，再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战，指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI？
近日，XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent，在评测中领先。其采用AI4AI方法，让AI参与研发判断。团队接受采访，探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等，还分享了改进案例和未来方向。