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基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后，受 James 用 AI 做 SEO 启发，尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法，构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告，Gemini 负责理解决策，适合出海企业。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
看遍奥斯卡后，VLM达到电影摄影理解新SOTA｜上海AI Lab开源
上海人工智能实验室等推出ShotBench、ShotVL及ShotQA，ShotBench含超3.5k问答对，ShotQA约7万个问答对。ShotVL在ShotBench评测中表现出色，3B参数的ShotVL-3B增益达19.0%，超越GPT - 4o等。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
一文彻底看懂6G！
文章深度解读6G，介绍其定义、与5G差异、网络指标、发展进展等。指出6G是新一代移动通信标准，速率更快，有革命性跃迁，预计2029年发布首个商用标准版本，2030年左右商用。
工业异常检测新突破，复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。
前两天刚被群嘲，ChatGPT转头就解决了一个数学难题
前些天，OpenAI研究员宣称GPT - 5‘发现’数学难题解法被指只是检索文献引群嘲。但加州大学洛杉矶分校教授用ChatGPT解决凸优化未决问题，还有教授用其发现命题反例，甚至要将其列为论文一作，AI正成研究伙伴。