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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
我在哪？要去哪？要怎么去？字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战，字节跳动研发创新双模型架构Astra，含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳，未来有广阔应用前景，但也存在需改进之处。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码？
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。
2个月，20亿美元估值、硅谷7500万美元投资，Manus给中国AI创业者指了条什么路？
文章以Manus为例，分析其国内被质疑、海外却受青睐的原因。指出它虽无自有模型，但为巨头带来增量价值。还借量子隧穿效应说明其先发红利，最后探讨其挑战、目标及对“套壳”看法。
Agent当道、模型封装一切：AI 时代的产研人如何不被“优化”？
随着 Agent 普及，技术复杂性被模型封装，产研人面临挑战。InfoQ 直播栏目邀请嘉宾探讨应对之策，还分享 AI 项目经验，分析 AI 编程痛点、落地案例，以及产品上线障碍和商业化方向。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了。
文章从实用角度出发，对Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五款主流平台进行详细功能对比，结合真实使用体验和应用场景，为不同需求者提供选择指南，还给出选型考量要素。
13K star！这个项目太顶了，自动化 API，后台作业，工作流，UI开发，低代码一网打尽！
日常开发构建和管理内部工具费时费力，第三方方案费用高。开源项目Windmill是开发者福音，能将脚本自动转换成工作流程和UI，适用多场景，有自动UI生成等特色，安装使用简单。
特斯拉终于着急了
特斯拉交出史上最差季报，净利润暴跌、汽车收入骤降。其处于从汽车向人工智能转型过渡期，却面临汽车业务疲态、AI业务落地难的问题，如Cybertruck和Model 2/Q未达预期，资本市场耐心受考验。