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谷歌做了个论文专用版nano banana！顶会级Figure直出
科研人画论文插图耗时久、要求高，现有大模型搞不定。北大与Google Cloud AI Research团队推出PaperBanana，能按论文方法画顶会级Figure，不仅能从零生成，还能润色丑图，通过多智能体协作实现科研表达自动规范化。
还在拼命加 GPU？AI 应用规模化的下半场，拼的是这五大软件“新基建”
文章指出 AI 应用规模化下半场，拼的是五大软件“新基建”。从云原生到 AI 原生，应用基础设施面临诸多挑战，如从代码中心到智能体管理等。作者提出构建智能体协作网格、认知记忆平台等五座技术灯塔，助力 AI 原生应用发展。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
4个月，创建20万个应用，这是背后的产品｜对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔，他表示AI时代创意至上，秒哒让创意落地，还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路，以及功能迭代和未来规划。
百度秒哒负责人朱广翔：AI开发革命的终局，是让创意本身成为唯一的“代码”
百度秒哒负责人朱广翔指出，传统应用开发模式受“不可能三角”所困，而秒哒旨在破局。他还分享了AI时代生产力公式，强调多智能体协作关键，认为AI开发终极目标是让人聚焦创意，且不会取代产品经理和程序员。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 LLM 时代软件研发新范式。嘉宾认为 AI 在研发中是提效工具，距原生开发尚远；部分开发环节已由 AI 接手，落地面临稳定性等问题；未来智能体协作是趋势，部分工程师价值将放大。
将 Pod 作为 worker 而非智能体：在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中，Lin Sun介绍kagent项目工作，认为Pod可能是智能体执行单元，却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊，还提及新部署模式影响。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
让 AI 组队干活，最强模型也只完成约一半任务：AgentWorld 如何评测 Agent 协作能力？
单个AI Agent能力不断提升，但多智能体协作能力缺乏系统评测。本文介绍新推出的AgentWorld评测基准，结合长时程任务、角色不对称与黑盒交互，评测多智能体协作能力，给出主流大模型的协作表现数据。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。