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阿里开源创新AI Agent：媲美Deep Research，Github每日增长第一
人类信息检索能力受限，OpenAI的Deep Research虽能解决难题但闭源。阿里巴巴通义实验室开源AI Agent框架WebSailor，在多基准测试表现出色，核心技术围绕复杂任务生成和强化学习模块展开，在Github成绩亮眼。
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
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。
从 VLM 到 VLA，智驾距离跨过「L2.9999」还有多远？
2025 年上半年，国内智驾安全受关注，浮夸宣传行不通。文章探讨厂商智驾宣传卡「L2.9999」玄机、端到端成主流原因等，分析了 L2 与 L3 区别及事故责任界定，还提及车企应对策略。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
为老父亲做的桌面 Agent，不小心在 GitHub 霸榜一周
OpenHuman是TinyHumans AI构建的开源桌面AI Agent，登上GitHub榜单并霸榜一周。它想成桌面级个人AI操作系统入口，但使用体验与愿景有差距，工程架构有亮点，也存在安全风险，其产品哲学有价值但执行粗糙。
Anthropic 的 Harness 哲学：把 Agent 当牲口，而非宠物
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。
拿下五角大楼大单后，OpenAI被曝开始向北约推销军事化AI
刚拿下五角大楼大单，OpenAI 转头向北约推销军事化 AI。其 CEO 奥特曼称要覆盖北约「所有机密网络」，后解释为「非机密网络」。Anthropic 因坚守安全红线被国防部出局，OpenAI 却拥抱军工，其「护栏工程学」难控风险。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。