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借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
“养团队造语言”时代终结？Rust传奇人物用Claude造出新开源编程语言，AI写下万行代码：大模型上限很高，我学会了高效用它！
Rust核心贡献者Steve Klabnik借助Claude写了新语言Rue并开源。他曾是AI怀疑论者，现认为大模型在编程中‘真的有用’。Rue目标是不依赖垃圾回收提供内存安全，使用体验更顺手，开发深度依赖Claude。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
狂揽 1.9 万标星！谷歌大神开源的 Agent Skills，直接提升 AI 编程的交付质量！
谷歌Gemini团队主管Addy Osmani开源的Agent Skills项目火了，已揽1.9w+ Star且还在增长。它是AI编程代理人的工程技能库，有20个核心技能，覆盖开发全周期，可提升AI编程交付质量，支持主流编程工具。
24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral，参数24B，能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出，针对真实GitHub Issue训练，在SWE - Bench Verified测试中表现出色，还可与All Hands AI框架配合。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源，支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架，构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略，实验验证其有效性。