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最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命，9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
GPT-5几个预测：用户翻倍，编程登顶，屠杀一众模型
OpenAI发布GPT-5，登顶大模型测评榜单。它有统一智能架构，在多测试取得突破，编程能力强击败对手。还改进意图，减少幻觉、增加情感、在健康领域更实用，价格便宜。作者预测其将带来用户翻倍等影响。
DreamArt！只需一张图，生成可动的可交互物体
生成可动物体是具身智能等领域关键挑战，现有方法有局限。北大团队提出DreamArt框架，从单张图像生成可交互可动物体，经三阶段流程，表现优于基线方法，不过也存在生成不符物理规律等问题。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
首创像素空间推理，7B模型领先GPT-4o，让VLM能像人类一样「眼脑并用」
当前主流视觉语言模型（VLM）依赖文本token间接翻译视觉信息，缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式，让VLM能像人类一样「眼脑并用」，在四大视觉推理基准测试中，7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。