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基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生。
作者受《人生设计课》启发，将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段，经多轮对话生成蓝图，含现状、问题、计划等，还提及原型行动和失败免疫，多位同事使用后有新感悟。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
华为乾崑 all in 启境，开启造车新模式
在华为乾崑生态大会上，启境给出了自己的答案。华为不仅技术赋能启境，还将团队、流程与之深度融合。启境目标是打造不妥协产品，成为‘六边形战士’，其愿景是塑造‘移动智能体’。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型，多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3！网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型，通过并行思维输出答案，在多领域及测试中表现佳，但网友评价不一。
一年没用Perplexity，AI搜索进化惊呆我了丨TIP 005
Perplexity Lab推出后，AI搜索实现技术成熟度拐点。作者体验其新出的Perplexity Lab，发现它进化很大，如答案数据可视化、回答可交互等，虽有亏损且价格贵，但仍是实用的AI搜索。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。