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MIT这篇RLM论文，给出了Scaling的另一种可能~

当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。

通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。

Dexter是自主金融研究智能体，会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划，利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。

大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。

陶哲轩宣布为实分析本科教材《Analysis I》创建「Lean」配套项目，将定义、定理和练习转换成 Lean 版本。Lean 是交互式定理证明器和语言，项目部分依托 Mathlib，可作辅助教材和入门指南。

Telegram创始人宣布与xAI达成1年合作，将Grok AI集成到应用中，今年夏天用户可使用。Telegram获3亿现金加股权及50%订阅分成，此合作改写聊天应用格局，也引发用户不同反应。

DeepSeek宣布大规模扩张，各部门规模至少扩一倍。其发力点包括底层算力与系统优化、高质量数据、Agent与应用落地及探索Next Level科研。用人反内卷、反官僚，岗位接受实习，还新增AGI核心业务管培生。

Claude 宣布 Managed Agents 进入公测，可大幅降低 Agent 开发成本。它能自动生成配置和代码，接管多项任务，实现长时间自主运行。多家早期客户使用后效果显著，还介绍了定价、接入方式及与自建的差异。

阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。

清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。