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阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
Atlas退场：OpenAI放弃的不是浏览器
OpenAI宣布放弃浏览器Atlas，它将被内置到ChatGPT和Codex里。如今‘Agent first’成共识，浏览器是Agent能力体系组件，非入口，独立AI浏览器可能方向错误。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言
上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。
阿里的未来，是通往超级人工智能
云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭演讲传达阿里对 AI 发展判断与战略规划。他认为 AGI 非终点，ASI 是目标，并提出实现三阶段。还指出阿里抓住大模型和 AI Cloud 支点，要把通义千问打造成 AI 时代 Android 系统。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
OpenClaw 和 Claude Code 的本质分歧
文章对比了OpenClaw和Claude Code的差异。Claude Code是人本位，在终端运行，适合开发者；OpenClaw是AI本位，在聊天软件里使用，适合非开发者。两者代表AI Agent两条进化路线，各有优势。
The Batch: 869 | 编码助手的训练数据
研究人员开发自动生成编码助手训练数据的流程。斯坦福等高校及阿里团队提出 SWE - smith 方法，从 128 个 Python 仓库入手合成漏洞、验证并生成修复样本，成果免费开放，有望改进 AI 辅助编程模型。