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龙虾让位！硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信，冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火，GitHub揽6.6万星，原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法，指出传统‘自我优化’弊端，展示出小模型逆袭等优势。
缩放定律Scaling正慢性死亡，算力收益递减，AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出，统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡，算力收益递减，研究重点将转向推理时算力和模型如何交互，还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。
表格理解新纪元！上交大等联合开源，半结构化表格问答准确率提升40%！
数据密集型工作中半结构化表格处理难，传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor，通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理，解决复杂表格问答问题，支持多格式，适用于多场景。
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
刚刚，智元提出SOP，让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化
智元具身研究中心提出SOP框架，可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式，整合在线、分布式和多任务机制，构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。
MMAR与AudioTrust技术解读，音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。