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Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品

尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。

上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。

作者作为创业者和 Agent 重度用户，分享了使用文库 GenFlow2.0 的体验。它是全球首个全端通用 Agent，支持多 Agent 并行工作，过程可干预，整合多维生态，交付形态接近专业生产工具，还支持 MCP 协议开放能力。

大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。

随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。

谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。

本文编译对按量计费平台初创公司 CEO Scott Woody 的访谈，探讨 AI 改变软件定价逻辑、不同类型 AI 公司应对之法，还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点。

OpenAI开发「Universal Verifier」（通用验证器）技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量，解决了强化学习难题，使GPT - 5在多领域表现出色，不过技术可能因人员流动扩散。

现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent，对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧，如用更少、更准确的上下文控制输出，从精简和准确两方面展开阐述。

华人研究者 Tom Zhang 所在的 DaxoRobotics 团队推文称其机械手花两天画出圆圈，这或为机器人手首次画圈。该机械手用柔性手指夹笔画圆，靠肌腱控制，传统求解器难应对，还具超人类灵活性。