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RL Infra 行业全景：环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”，RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块，分析代表公司案例，探讨RL未来趋势与投资策略。
Gaia2 与 ARE：赋能社区的智能体评测
文章介绍 Gaia2 与 ARE，Gaia2 是智能体基准 GAIA 升级版，能分析复杂行为，与 ARE 框架一同发布。ARE 可模拟复杂真实条件，支持定制。文中对比多款模型，指出当前模型挑战，并说明评测步骤和 ARE 使用场景。
AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
=COPILOT()函数横空出世！AI自动写公式效率起飞，网友：让Excel再次伟大
微软官宣在Excel引入全新的=COPILOT()函数，用自然语言提需求就能让其干活。它内置在Excel引擎，能与现有函数协作，还可自动刷新结果。网友称这将改变数据分析，让Excel再次伟大。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
阿里开源AgentScope 1.0，多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。
产品经理必读：AI智能体架构指南——为什么能力强不等于用户爱用？
文章为产品经理打造AI智能体架构指南，以客服智能体为例，阐述四个架构层面决策，分析主流架构方法优劣，还指出构建智能体要注重信任策略，第二部分将探讨自主性决策和治理问题。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`，含 0.5B 和 1.5B 规模，有 GGUF 量化版本。它性能顶尖，支持多任务与 15 种语言，还介绍了训练方案、使用方法等。