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京东AI一揽子开源！超多核心项目全开源，GitHub万star项目也有新进展了
京东系统性开源系列AI能力，从大模型到Agent等。JoyAgent 3.0升级，开源DataAgent和DCP模块；OxyGent多智能体框架让开发者自由组合。还有京医千询2.0等，意在推动AI在各行业落地。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
1.1K Star！告别单打独斗！让 AI 自己组建开发团队，自动分工、沟通、合并成果！
当前单个AI Agent编程有局限，遇到复杂项目力不从心。开源项目ClawTeam-OpenClaw是多智能体群智协作框架，让AI团队协作，解决了单个AI上下文窗口有限等问题，还具备自组织、工作区隔离等亮点。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
一篇综述：知识图谱的3种类型，6大推理任务
知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。
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。
刚刚，马斯克Grok 4.1低调发布！通用能力碾压其他一切模型
xAI 低调发布 Grok 4.1 并向所有用户开放，可多平台使用。该模型在真实世界可用性上显著提升，尤其在创造力等方面出色。它在多项评估中表现优异，通用能力领先，情感智能、创意写作佳，还降低了事实幻觉。