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快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
腾讯出了个电子管家「马维斯」
腾讯推出操作系统Agent「马维斯」，自带六人团队，能接手各类工作。可深入系统排查问题，实现电脑与云手机协同。有隐私、效率双模式，目前支持Windows和安卓，Mac版在路上。
首篇以第一性原理剖析OpenClaw自进化AI社会的论文
截止发文，OpenClaw项目已达192k Star，其衍生的AI Agents社会网络moltbook聚集大量智能体。北邮等团队首次从第一性原理研究，提出“自进化不可能三角”理论，还给出缓解策略。
Agent当上群主后，群聊变成办事大厅了
文心APP内测“多人、多Agent”群聊功能，像微型“办事处”，能替人办事、支招，效率高。百度文心团队提出Group - MAS攻克技术难关，此功能是全栈技术验证，还将有新玩法。
用人类脑电波教 AI 开车，这位清华 90 后学者直言隐式信号里藏着 AGI 的关键 | 万有引力
清华大学龚江涛团队用人类驾驶员脑电波教会自动驾驶模型“思考”，成果E³AD发表于NeurIPS 2025。龚江涛从计算机转向人机交互，在多段科研经历中积累经验，探索将人类“直觉”赋予AI。
字节跳动发布SeedFold，蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3，揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold，在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路，推出加宽模型、线性三角注意力等方法。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。