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大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
Meta发布40页报告，具身智能的下一步是「心智世界模型」：能听，能看，能理解，会共情
Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准
尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
统一20+多智能体方法，MASLab震撼发布
由十机构联合推出的 MASLab，带来大模型多智能体系统代码库，统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性，经大量实验刻画性能图谱，还提出新方法，且发起开源社区。
AI还不会独自问诊，o3准确率仅为51.12%，上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示，现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳，o3准确率仅51.12%，且选择题设置无法反映其真实能力。
阿里开源自主搜索AI Agent，搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨，阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent，具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段，助其完成复杂信息检索任务。