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Meta开源首个320亿参数代码世界模型CWM
Meta FAIR发布320亿参数的研究模型Code World Model (CWM)，用“世界模拟”方式处理代码，试图真正“理解”代码逻辑。它在Math - 500数据集测试成绩亮眼，模型权重开放，可多渠道下载。
世界模型的新用途：不做选手，去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”，而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋，做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型，还能做机器人训练的“场地”。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
继Anthropic后，Google放出5个常用的Agent Skill设计模式
Google Cloud发布指南，总结五种Agent Skill设计模式，含完整ADK代码示例，如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合，能避免将复杂指令塞在system prompt，构建可靠agent。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。
Google大神开源Agent Skills：专治AI偷懒
AI编程工具常偷懒致上线问题多，Google大神Addy Osmani开源Agent Skills，含19个覆盖全流程的技能、7条快捷指令和反借口机制，可通过一条命令使用，支持多种工具。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
YOLOv8 模型训练入门指南：手把手搞定目标检测AI
本文是从零训练 YOLOv8 模型的完整实录，介绍了 YOLOv8 特点，以“识别猫”为例，详述训练步骤，指出训练难点，还推荐学习资源与工具，鼓励前端程序员尝试做 AI 模型训练。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。