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SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
Genie 3，让幻觉持续成为现实
Google最新发布的Genie 3能从文本生成交互式世界，实现24fps实时交互，分钟级一致性，720p分辨率。它取长补短，有出色记忆能力，物理表现自然，还能让智能体完成任务。不过目前是有限预览，有不足。
JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等：数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现
本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。
在 AI 时代构建 MVP
文章围绕AI在构建最小可行产品（MVP）中的作用展开。它能在理解QARs、推动架构决策等多方面提供帮助，如提出被忽略的需求、缩小技术搜索范围等，但不能完全替代人类做决策。
现代GPU体系结构Cache Operators行为研究
本文基于Compute Capability 8.9的L20 GPU进行实验，对NVIDIA PTX Cache Operators行为做进一步探究，验证了STG指令命中L1 Cache时执行Write Through等结论，还提出了遗留问题待解决。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
MIT：过度依赖ChatGPT会让大脑功能萎缩
MIT完成首个ChatGPT用户脑部扫描研究，发现AI没让我们高效，反而致大脑“认知破产”。研究追踪54人，监测脑电波和神经连接模式，发现过度依赖会让大脑功能萎缩，还探讨了如何正确使用AI。
跑通AI Agent「最后一公里」：iMeanAI的WebAgent后训练技术全解析
文章深入解析iMeanAI的WebAgent后训练技术，指出当前AI Agent落地存在从‘理解’到‘执行’的困境。通过两个极限任务展示其能力，介绍核心技术架构和后训练进化引擎，还提及该技术带来的自由体验，其1.0版本已公测。