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不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
斯坦福洗碗机器人新作！灵巧手跟人学采茶做早餐，CoRL 2025提名最佳论文
斯坦福等机构提出DexUMI框架，利用人手将操作技能迁移至灵巧手。该框架通过软硬件创新缩小人手与灵巧手具身差异，在两款灵巧手硬件平台验证，平均任务成功率达86%，数据采集效率提升3.2倍，被CoRL 2025提名最佳论文。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。
美7000万人或被取代，Agent光速卷入职场！北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员，构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配，工人对AI态度不一，还揭示未来人类技能变化趋势。
7.3K Star！港大开源神作，集问答、可视化、出题于一身的 AI 超级导师！
香港大学 HKUDS 开源的 DeepTutor 是爆火的个人学习助手，集文档问答、可视化讲解、智能出题、深度研究于一体，解决自学痛点，还给出了快速入手步骤。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
RAG性能优化：基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化（含源码教学）
文章围绕RAG性能优化展开，指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足，介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点，推荐TextIn xParse，给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法，还探讨了RAG优化方案。