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杨立昆亲自指导开源世界大模型，为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨，Meta开源世界大模型V - JEPA 2，它用超大规模数据集训练，能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进，还拓展用于机器人规划和视频问答，效果良好。
刚刚，千问杀入汽车座舱！阿里不止做超级APP，更要做超级入口
阿里AI助手千问被接入红旗汽车智能座舱，这是通用AI助手首次以完整形态登陆车载场景。千问能完成复杂语义理解和任务规划，还将拓展至更多硬件，阿里要把它打造成AI时代超级入口。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
数据限制具身？觅蜂杀进场破局：高质量数据水电一样即取即用
2026年4月16日，觅蜂科技发布一站式物理AI数据服务平台等，董事长姚卯青称当前具身智能面临数据荒漠问题。觅蜂打造“又全又好又快”数据供给，还启动蜂巢数据共创行动，与多家企业合作。
波士顿动力机器人终于有脑子了！人类故意使绊子也不怕
波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型，推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略，还结合VR界面。此外，波士顿动力转向电驱，电驱机器人时代将来临。
最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
27亿美元天价回归！谷歌最贵「叛徒」、Transformer作者揭秘AGI下一步
在Hot Chips 2025上，Transformer发明者之一、谷歌Gemini联合负责人Noam Shazeer指出LLM发展需更多算力、内存等硬件支持。微软AI的CEO Mustafa Suleyman预测2026年底前LLM或成“行动型AI”，还提及失业潮等问题。
特工现场实录｜纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统？
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统，将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑，通过协作空间与A2A通信协议配合，实测稳定性佳。平台降低开发门槛，后续规划聚焦多方向。