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从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
Anthropic重磅研究：250份文档就能 “搞垮” 大模型？
Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。
Sora 2深夜来袭，OpenAI直接推出App，视频ChatGPT时刻到了
别家节前卷大模型时，OpenAI 悄悄发布 Sora2 并推出 App，还有配套视频推送算法防成瘾。Sora2 在物理准确性等方面优于以往系统，具备同步对话和音效能力，Altman 称是 ChatGPT for creativity 时刻。
Meta打开AI元认知，让AI不止会解题，还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制，让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’，与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法，虽有局限，但为大模型推理难题提供了解决方案。
用2D数据解锁3D世界：首个面向运动学部件分解的多视角视频扩散框架
张昊等提出 Stable Part Diffusion 4D (SP4D) 框架，由 Stability AI 与 UIUC 联合完成。它能从单目视频生成多视角 RGB 与运动学部件序列，解决运动学部件分解及自动 rigging 问题，实验效果显著，被 Neurips 2025 接受为 Spotlight。
「逆龄大脑药」首次人体试验！奥特曼押注RTR242，返老还童将要成真？
AI教父奥特曼首投1.8亿美元给Retro Biosciences，该公司年底前将开展「逆龄大脑药」RTR242人体试验。其目标是逆转衰老，让人类多10年健康寿命，还结合GPT-4b micro辅助研发，与Altos Labs竞争。
芯片大地震，黄仁勋355亿入股！英特尔要为老黄造CPU，股价狂飙30%
芯片行业投下重磅炸弹，英伟达斥资50亿美元入股英特尔成大股东。两家合作，英特尔为英伟达定制x86 CPU，还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片，此合作改写行业格局。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。