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国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论
目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁，Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况，提出2x2象限框架，介绍优化Agent及工具的方法，还提及局限和未来方向并给出战术建议。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相：一次在推理与Agent上的下注｜甲子光年
大模型进入新阶段，效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash，负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色，在架构、训练方法等有创新。
单张4090跑到30fps，范浩强团队让VLA实时跑起来了
Dexmal原力灵机团队在RT - VLA论文中公布，常用Pi0级30亿参数VLA模型在单张RTX 4090上最快能跑30fps。他们深入分析优化模型，成果已开源，还设计了未来控制框架。
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。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
AI自己给自己当网管，实现安全“顿悟时刻”，风险率直降9.6%
大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。
Claude Code auto mode 解析：如何用 AI 分类器替代人工审批
Anthropic 发布 Claude Code 的 auto mode 解决审批疲劳问题，用 AI 分类器替代人工审批。介绍了其核心思路、判断危险的标准、两阶段分类等，还分析了漏检率、被拦截后的处理及子 Agent 检查等，也指出了目前局限。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。