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Anthropic长文：多智能体协作模式，五种方法及其适用场景
Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。
0 融资、10 亿美元营收，数据标注领域真正的巨头，不认为合成数据是未来
Surge AI创始人Edwin Chen接受访谈，提出创业应解决问题而非融资，合成数据被高估，高质量数据才是壁垒。他还指出大语言模型竞技场误导训练方向，人类反馈永不过时，数据质量是AI发展首要瓶颈。
奥特曼震撼预言：6个月后，ChatGPT将彻底接管你的人生
OpenAI首席执行官奥特曼预言，未来6个月，下一代AI将彻底看懂用户，实现人机共生。当前OpenAI的Chronicle和Dreaming V3分别在屏幕上下文与对话合成方面有进展，且几乎整个AI行业都在押注记忆方向。
DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本
谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。
上交大 x vivo 团队：一个简单改动，让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。
SIGGRAPH 2025最佳论文出炉，清华、上科大、厦大获奖！谷歌拿下两篇
SIGGRAPH 2025技术论文奖项揭晓，投稿量首破970篇。5篇最佳论文涉及3D重建、图像个性化等前沿方向，清华、厦大、上科大均有入选，还有荣誉提名论文和时间检验奖论文公布。
智源悟界·RoboBrain Orca：多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。
Claude Cowork唱罢，开源Clawdbot登场！
本文介绍开源专属个人AI助手Clawdbot项目，已33.7k Star。阐述其功能，如整理文件、处理邮件等；对比与Claude Cowork异同；还探讨个人AI助手生态系统架构，认为它代表未来AI应用落地方向。
官宣！姚顺雨出任腾讯首席AI科学家，带队大语言模型、AI Infra
12月17日腾讯官方消息，腾讯升级大模型研发架构，新成立AI Infra部等。姚顺雨出任首席AI科学家，兼任AI Infra部、大语言模型部负责人，他在智能体方向成果多，论文总引用超1.9万。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。