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阿里发布信息检索Agent，可自主上网查资料，GAIA基准超越GPT-4o | 模型&数据开源
阿里发布WebDancer信息检索Agent，能自主上网查资料。它具备多步推理等能力，采用四阶段训练范式，模型和方法已开源。在多个基准测试中表现优异，突显处理复杂任务的鲁棒性和有效性。
突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance：基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架
北大团队提出 Atomic Dance 框架，以原子动作作为舞蹈基本单元，建立有明确语义和结构的舞蹈表示，设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架，让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑，具备可解释性和可编辑性。
突发｜立即检查你的Python库！LiteLLM被投毒，Karpathy警告，马斯克关注
Karpathy发长推文警告，GitHub超4万星、月下载量9700万次的Python库LiteLLM在PyPI上被投毒，含恶意代码版本为1.82.7和1.82.8，攻击负载分三阶段运行，引发马斯克关注。
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
Seedance 2.0之后，又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二
昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型，在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等，采用独特架构与技术，经多阶段训练，有全新评估基准，表现出色。
Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
惊讶！！！3.2 万 Star OpenViking，让你的原地起飞！！！
OpenViking有3.2万Star，它把记忆、文档、提示词等上下文统一成可浏览地址空间，设计三层信息按需加载，检索留轨迹，还接入多种工具。不过它处Alpha阶段，用前要考虑许可证。