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任意条件，「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
OpenSandbox：重新思考 Agent 时代的 Runtime｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI时代软件工程重塑。阿里陶宇田将分享《OpenSandbox：重新思考Agent时代的Runtime》，结合阿里实践解析关键设计与经验，大会还有20多个专题论坛。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
DeepSeekHarness被骂自嗨，还是Agent界Android？
DeepSeek Harness 评论两极分化，有人赞其为‘Agent 界的 Android’，也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验，它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计，有诸多独特架构特点。
Model 和 Agent 越来越强，为什么 AI 仍然难用？
文章指出 AI 行业误判将‘Agent 完成任务’等同于‘用户完成工作’，存在‘Agent 能力—用户可用性鸿沟’。强调 Product 应承担复杂度，以记忆、流程和界面为基础，让 AI 更好用于普通人的持续工作，还介绍了 Kition 实践。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。
谷歌又来砸饭碗！免费AI Agent发布，程序员狂喜
昨天谷歌发布免费开源的AI Agent Gemini CLI，可在电脑终端运行。它定位为开源AI Agent，能理解任务、制定计划和调用工具。免费额度慷慨，能力不限于编码，上手简单，但刚发布存在不稳定情况。