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Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
吴恩达来信：Agentic编程与Agentic软件测试协同合作
在人工智能辅助编程时代，自主代理编程系统虽加快开发速度，但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试，对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。
特斯拉下一代金色Optimus原型现身？一双「假手」成为最大槽点
Salesforce CEO发布与金色Optimus对话视频，盛赞其开启物理智能体革命。不过，其高昂价格、“假手”设计引争议。对比Figure机器人精准装碗视频，特斯拉Optimus表现不尽如人意，是否遇麻烦引人猜测。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
Claude Code团队谈产品哲学，自己是第一用户
Claude Code团队分享产品开发哲学与多智能体协作玩法。其迭代快，靠独特流程：成员用它原型化功能，经内部试用调整。用户使用偏好多样，SDK易用，团队鼓励做自己产品的第一用户。
告别单Agent，AI Agent进入团战时代！
上周CAMEL - AI开源Eigent，号称“全球首个桌面端多智能体生产力团队”，后脚Manus上线功能相似的“Wide Research”。本文分享Eigent内核，介绍其特色、与Manus对比，还深挖技术架构、MCP及容错机制。
HBM更“热”了
HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透，技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升，各企业技术路线有差异。应用领域广泛，但推广面临挑战。市场竞争激烈，各企业积极布局。