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赵长鹏投了一个华人大三学生，1100 万美元种子轮，做教育 Agent
华人大三学生 Kai Zhao 创立的教育 Agent 产品 VideoTutor，获 1100 万美元种子轮融资。该产品主打生成专属教学视频，解决 K12 美国高考学习痛点，团队技术与市场表现出色，还分享了硅谷大学生创业趋势。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。
DeepSeek押注的Harness，被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering，CMU等联合提出ETCLOVG七层架构，证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场，介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
人人可用、真能落地，阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌
文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”，这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁，阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。