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Meta&UIUC大发现：无需标注，Agent复杂的工具使用和搜索能力，是可以“无中生有”的

Meta和UIUC研究发现，无需标注，Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家，用HRPO提效，设计难度导向奖励，实验表现佳，但也存在局限。

2025年中国开源模型表现出色，AI大模型探索新范式。AGI - Next前沿峰会嘉宾探讨AGI发展，指出大模型To C与To B市场逻辑分化，还谈及自主进化、智能体变革及中国AI发展路径等问题。

上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。

大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

本文分享Anthropic最新两篇博客，介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题，新架构脑手分离，把Harness做成可随时重启的“牲口”，降低延迟、提升安全，还提出信任框架。

过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。

2月4日，上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升，架构创新，协同通用与科学能力，还构建‘算力 - 算法’基座，高质量开源赋能生态。

香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。

至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。