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奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin，快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。
字节开源新型多模态模型Dolphin，采用“先分析后解析”范式，能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性，还提供安装、推理使用指南。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏，开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频，解决常见问题。它把记忆搬到模型外，改造教师模型，经多轮技术操作，实验成绩佳，给出清晰训练方案，也指出项目边界。
Agent 形态一天一个样，Infra 到底该为谁而建？
过去一年，Agent 应用形态多变，但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为，Agent Infra 重要性待显，当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
从视觉压缩，到视觉记忆：MonkeyOCRv2以重建保留文档页面证据
文档视觉编码器对LLM理解和推理很重要。MonkeyOCRv2提出‘重建即文档视觉记忆’，通过多组实验验证其有效性，还发布MonkeyDoc v2数据集，推动公平比较的研究文化。