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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。
推出4个月就狂赚3亿？！百万用户应用CTO弃Copilot转Claude Code：200美元拯救我的137个应用
Anthropic 公司推出的 AI 编码助手 Claude Code 推出 4 个月吸引 11.5 万开发者，单周处理 1.95 亿行代码，年化收入预估达 1.3 亿美元。开发者认为它优势明显，Soham 级别的生产力，还分享使用技巧。
彻底戳穿AI「失忆症」！超越OpenAI全局记忆，中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题，国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」，用MemCube封装记忆，评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
苹果或搁置自研模型，转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri，这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术，评估外部模型项目已启动，虽未做最终决定，但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
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。
文档解析OCR全新升级，追平Gemini2.5pro，超越MinerU、碾压Qwen2.5VL-72B
CourseAI介绍PP - StructureV3实战、能力、性能与架构。它在通用版面解析等方面能力强，更新PP - OCRv5提升准确率，超主流OCR方案，轻且速度快，但遇特殊情况需重新训练。
240 款 AI 软件定价分析：从席位到成果，AI 定价的五种趋势
国外科技作者 Kyle Poyar 收集超 240 家软件公司数据，分析 AI 软件定价。指出传统定价面临挑战，混合定价成主流，还介绍常见策略、结果定价问题、价格透明化困境及企业准备不足等情况。