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通义实验室大火的 WebAgent 续作：全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模，设计训练数据合成方法，全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现，还补足了训练数据不足问题。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗，不讨论工具使用，侧重解读记录内容。以混合精度训练为例，介绍各步骤显存管理细节，还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。
ChatGTP 发布 Agent 了，但我更推荐 MiniMax
作者受邀内测 MiniMax Agent 新功能，体验用其搭建 AI 资讯聚合网站，无需写代码，两小时搞定。该产品全栈开发功能强大，有 MCP 生态，多模态能力出色，对比 ChatGPT Agent 更具优势。
给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
吴恩达老师分享的做 MVP（最简可行产品，minimum viable product） 的技巧
吴恩达分享做MVP技巧，建议时间有限时缩减项目范围，如一小时内借助代码助手做小部分。他以做虚拟观众模拟器为例，说明此方法能推动项目、收集反馈，让创意快速落地。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。