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不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Harness也能自进化了
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。
dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。
龙虾冲浪终于不迷路了！网页智能体新框架Avenir-Web开源即SOTA
伦敦大学学院等团队推出开源框架Avenir - Web，解决现有Web Agent在复杂网页操作中的难题。它采用模块化设计，包含经验模仿规划等模块，在ONLINE - MIND2WEB测试中表现出色，已开源供开发者探索。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个超棒的Github开源项目。有强大的数据可视化工具Perspective；能“隐身”的AI桌面助手Glass；性能超GPT - 4o、Gemini的轻量国产OCR项目MonkeyOCR等，各有特色与优势。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
解决特斯拉「监督稀疏」难题，DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
自动驾驶领域VLA大模型面临‘监督稀疏’难题，特斯拉公布此挑战。DriveVLA - W0研究提出用世界模型解决，将‘预测未来图像’作自监督训练任务，还提出轻量级架构降低推理延迟。
谷歌约战，DeepSeek、Kimi都要上，首届大模型对抗赛明天开战
太平洋时间8月5 - 7日，8款前沿AI模型将在Kaggle Game Arena展开为期3天的国际象棋比赛，参赛方都是AI界顶流。谷歌称现有基准测试难跟上模型发展，这场比赛是探索新评估方法。赛制为单败淘汰制。