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交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA，总翻车？工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking，让模型结合工业环境思考，通过ECoT从错误中学习，用ICWM提前预判结果，还能自适应思考深度，且模型与代码已开源。
GAIR 2025 大会首日：AI重构教育、科学与产业的十三重碰撞
2025年12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会在深圳开幕。众多顶级学者围绕AI对教育、产业等领域的影响发表演讲与讨论，如赵伟院士提出高校“加减替换”培养模式，贾佳亚教授认为大模型将走向“感知机器+终身学习”模式等。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
AI越来越强大，如果客户都去自研了，那企业软件市场会怎么样？
AI能力变强、门槛降低，引发企业软件开发是否会被颠覆的讨论。企业不会自建核心系统，因要专注核心业务且不想承担维护等成本。真正威胁是用AI重新设计产品的同行，技术更替规律下传统SaaS公司需警惕。
Builder.ai 破产背后：700 名工程师伪造 AI 是假，重复造轮子及财务造假是真
印度AI独角兽Builder.ai破产引发关注，此前有说法称其用700名工程师伪造AI。经与前员工沟通，这一说法不实。该公司搭建了AI工具Natasha，技术栈含Python、GPT等，但存在重复造轮子、财务欺诈等问题致破产。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。