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出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」

小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。

此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。

字节Seed发布最新版原生智能体UI - TARS - 2，采用All in one原生设计，表现优于Claude和OpenAI Agent等。它通过多轮强化学习，解决智能体操作图形界面的四大难题，在多测试中表现出色。

Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。

文章从生活小事引出AI相关知识，介绍了AI学习方法，包括掌握数学基础、编程能力，持续学习与实践。还提及AI现实挑战与机遇，回顾其发展历程，最后给学习者送上祝福与建议。

4月14日，智源社区、DeepTech联合举办ICLR 2026预讲会。会议聚焦顶会核心精华，三十余位论文作者分享AI Agent、大语言模型等热门领域成果，展示解决大模型痛点的研究。

宇树发布武BOT技术论文，王兴兴署名，同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架，打破学习和物理可执行性瓶颈，在高保真度与可扩展性间权衡，经测试在真实硬件上表现出色。

南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。

文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。

传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。