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61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
GraphRAG圈新秀：文档级RAKG
随着大模型能力增强，知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架，将RAG评估机制引入知识图谱构建，实现文档级自动化构建与评估，多指标表现优异。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
这个Coding Agent框架要火！Cursor、Claud太慢了
AI Agent赛道爆发，开发编码代理效率低。新出的jcode框架将Coding Agent功能整合，解决痛点，内存效率高、启动快、资源占用少，还能为开发者省80%底层开发时间。这是赛道成熟信号。
首个实时端侧部署世界模型，20万小时人类视频，BeingBeyond实现「两级跃迁」
4月14日，BeingBeyond发布具身世界模型Being - H0.7，将人类视频规模扩至20万小时，采用隐式推理范式，6项权威评测综合第一。还率先实现端侧实时部署，打通数据闭环，推动模型通用与专家能力跃迁。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
10级漏洞刚补完，React又炸了！现代Web“默认底座”因一行代码缺失引发全球地震，开发者经历最黑暗一周
12月12日，React官方确认RSC里有两处新漏洞。此前React2Shell漏洞危害大，超两百万台服务器有风险，开发者服务器被入侵挖矿。该漏洞因核心通信机制缺一行校验代码，Vercel等平台受波及。
这一年做 Agent 的公司，Coding 赚了钱，客服融了钱，你呢？
全球数据研究机构 CB Insights《AI Agent Bible》报告梳理 Agent 行业概况。指出未来趋势，如语音成主流交互等；分析发展受限问题、有潜力机会；还介绍不同类型 Agent 商业情况及应对推理成本策略等。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。