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构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune，被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪，降低过度拒绝率，不损安全防御能力，还提升通用任务性能，为 LLM 安全部署提供新思路。
Claude版Manus只用10天搓出，代码全AI写的！网友：小扎140亿并购像冤大头
Claude Cowork是面向工作场景的通用智能体，基于Anthropic自研模型打造。开发约10天，代码全由Claude Code写，人类仅负责规划等。它让非编程用户能用AI能力，这让扎克伯格20亿买Manus的操作显得冤。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
「一脑多形」圆桌：世界模型、空间智能在具身智能出现了哪些具体进展？｜GAIR 2025
在第八届GAIR全球人工智能与机器人大会“数据&一脑多形”分论坛的圆桌论坛上，高飞、金鑫、王靖博三位学者围绕具身智能、空间智能、世界模型等话题展开讨论，探讨研究进展、挑战与机遇，还谈及创业和数据获取等问题。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
AI已迷失方向？强化学习教父Sutton最新发布OaK架构，挑战当前AI范式，提出超级智能新构想
强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向，提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构，具备组件持续学习等特点，为通用人工智能指明路径，但面临持续学习和特征生成挑战。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。