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基于大模型的领域场景开发：从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段，现设计架构升级，选用层级指挥模式的React框架，实现单智能体对工具调用的反思规划，后续还将迭代实现多智能体协作，同时提及技术选型、系统架构等内容。
AI代码审核平台Greptile正洽谈3000万美元融资
TechCrunch消息，AI代码审查初创公司Greptile正洽谈3000万美元A轮融资，估值1.8亿美元。其由Dasksh Gupta创立，已获400万美元种子轮融资。代码审查领域竞争激烈，Greptile员工工作时长很长。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
突发！Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家，是思维链、强化学习研究重要推动者，2023年2月加入OpenAI，此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走，二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
他一人撑起谷歌90%的AI宣传，劈柴真是挖到鬼才了
Logan Kilpatrick被谷歌从OpenAI挖来，虽非高管、研究员，却成谷歌AI“宣传达人”，一人包揽约90%营销工作。他推动AI Studio发展，助力谷歌整合团队，获晋升负责更多产品，还受开发者好评。
高盛大力培养“AI原住民”
Fortune消息，高盛2025年实习生计划竞争激烈，录取率仅0.7%。首席信息官Marco Argenti认为应赋予年轻专业人士AI技能。高盛推出GS AI Assistant，超95%员工用AI完成缺技能任务，公司强调赋能AI原住民好处。
LeCun发布最新世界模型：首次实现16秒连贯场景预测，具身智能掌握第一视角！还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。
TRAE 如何思考 AI Coding ：未来的 AI IDE，是构建真正的「AI 工程师」
越来越多玩家涌入AI Coding赛道，TRAE作为国内首个AI Native的IDE有独特想法。其产品经理Leon认为未来是「AI+工具」模式，推出Solo模式，还分享相关思考、功能及场景，TRAE月活已超百万。