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Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
The Batch: 948 | GLM 5.1：面向长时任务的能力提升
Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1，可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计，有推理等特性，在多榜单表现佳，但推理和数学能力落后闭源模型，价格有提升。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。
95%的人还在手动提取数据，用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
黄仁勋CES最新演讲：Rubin 今年上市，计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展，还发布多款新品，如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等，凸显英伟达在AI领域的布局与野心。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。
8个月营收提高4倍，n8n如何成为AI Agent最受欢迎的搭建平台？
n8n由前《加勒比海盗》视觉设计师创立，从工作流自动化工具升级为AI应用编排层。8个月营收提4倍，正进行超1亿美元融资。它能与AI无缝集成，有活跃社区，在多场景应用广泛，不过用户多为技术人员。
字节最强多模态模型登陆火山引擎！Seed1.5-VL靠20B激活参数狂揽38项SOTA
5月13日，火山引擎在上海发布5款模型和产品，其中豆包1.5・视觉深度思考模型（Seed1.5-VL）最吸睛。它激活参数20B，性能与Gemini2.5 Pro相当，38个评测基准达SOTA，推理成本低，已开放API。