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推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
小小具身智能成果，高中生在腾讯拿下！
腾讯2025星火挑战周上，八十余位高中生聚焦前沿课题取得诸多成果，如具身智能成果获张正友点赞。课题涉及具身智能与机器人、长文本理解等方向，不少项目有实用价值，68名同学获清北offer。
麻省理工 NANDA 研究发现，只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出，95%企业组织的 AI 投入无回报，仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足，领导层对 AI 项目信心下降。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
又是浙大校友！AI眼镜“隔空取物”，戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界，但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy，即现实物体的抽象数字表示，将交互目标转移到代理上，便于用户摆脱限制选物，还支持多种交互功能。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
没有老黄不夸的中国公司了吧？？
英伟达CEO黄仁勋访华期间，在高密度采访交流中对中国公司、技术赞不绝口。他夸雷军和小米，评蔚小理、华为、DeepSeek等，还看好中国大模型、机器人等领域，此外也谈及英伟达合作、AI发展等问题。
碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。