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一年没用Perplexity，AI搜索进化惊呆我了丨TIP 005
Perplexity Lab推出后，AI搜索实现技术成熟度拐点。作者体验其新出的Perplexity Lab，发现它进化很大，如答案数据可视化、回答可交互等，虽有亏损且价格贵，但仍是实用的AI搜索。
从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。
全球首次实测通过！CMU华人用AI设计的乐高「不翻车」
CMU研究人员提出LegoGPT，它微调Meta的LLaMA模型，结合47000个稳定结构数据集，确保98.8%的乐高设计符合物理定律，可实际搭建。目前，数据集、代码和模型均已开源。
《动手写AI Agent》50 行代码，你的第一个 Agent
文章教你用50行代码打造能读文件、跑命令、自主决策的AI Agent Ling。介绍用JSON Schema给LLM装工具，通过循环让LLM按需调用工具，还给出运行示例及与Claude Code的对照。
AutoDev Review Agent：应对 10 倍代码量的 Agentic 代码审查
文章介绍 AutoDev 的新 Agent——基于多端架构的 Code Review Agent，应对 Vibe Coding 时代 10 倍代码量审查压力。它采用 Agentic 多步骤审查，能在多端运行，串联多环节，虽有不足但奠定自动化审查基础。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
人形之外，擎羽把“身体”变成具身智能的新变量
机器人身体正成为具身智能里被低估的变量。擎羽科技不走人形路线，带来三款仿生柔性机器人及跨本体基础模型Fi0，提出柔性具身智能概念，让智能摆脱对单一身体的依赖。
装完Hermes Agent玩了一圈，我觉得龙虾已死！
Hermes Agent势头正猛，被视为龙虾以来首个真正的竞争对手。它让Agent自己做Harness Engineering，自己写、用、改Skill，还能自我迭代。文章介绍了安装使用方法，对比了与其他项目的差异。
综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战，idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。