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在AK大神爆火的任务里，摸清国产AI真实水平
4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源，作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务，测试其Agent底层能力，考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模式下表现，探究国产AI真实水平。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。
AI花17小时写了篇30页学术论文！自主选题，包含实验，还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元，找288个真人做实验，写了篇30页认知心理学领域学术论文，从选题到成稿全自动化。其架构独特，不过也存在理论误解等小缺点。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。
打开高德的理由又多一条！全球首个「需求链智能调度」AI地图上线
8月，全球首个AI原生地图应用——高德地图2025上线。它有「需求链智能调度」系统，能处理多任务出行。其ST - MAC技术可解构复杂请求、构建群体智能服务生态，还有时空感知、AI探索等功能。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。