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AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。
极客大神构建了LLM架构画廊，AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery，将复杂模型结构化繁为简，引发技术圈讨论，AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强，展示模型架构图及核心参数，源数据开源。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
人人都能炼专属Agent，上海交大开源端侧Agent全栈工具链，真实场景性能超GPT-5！
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent，将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5，还设计“潜记忆加速器”，通过三步养成Agent，评测表现出色，降低移动智能体开发门槛。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。
「被动感知」到「理解接触」！它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
王兴一鸣惊人！美团首个开源大模型追平DeepSeek-V3.1
美团首个开源大模型Longcat-Flash-Chat发布即引发热议。它在部分benchmark上超DeepSeek-V3.1等，编程能力也出色。技术报告透露美团对大模型的理解，还有新发现，且性能好、训练效率高。
谷歌AI Overview上线！Reddit遭殃，Agent笑了~
Google搜索兑现I/O上提到的AI搜索能力，上线AI mode、AI overview，目前部分结果中有广告。Reddit成谷歌AI首个受害者，其依赖谷歌流量且签有数据授权协议。而overview对利用browser use的Agent是利好。