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5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架，7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架，用LangGraph构建，有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策，还介绍了架构和实战操作。
产业服务 | AI数智文创，谱写文旅新篇章—北京AIGC视听产业创新中心·创投会（第二期）圆满成功
北京AIGC视听产业创新中心·创投会（第二期）近日落幕。活动汇聚业内企业、院校、专家等，搭建三维平台征集项目。入围项目涵盖多领域，还有特别分享。活动推动AI与文旅融合，为产业发展提供支持。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架，结合链式推理监督微调与强化学习，提升自回归图像生成模型推理和创作能力，已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点
加州大学伯克利分校副教授、强化学习大牛Sergey Levine在博客指出，当前大语言模型（LLM）只是对人类大脑和思维的间接「扫描」，如同被困洞穴看人类智慧「投影」，无法代替真正思维。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
Databricks × Snowflake 纷纷下注，PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准？
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思，探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势，分析Neon、Supabase等公司受关注原因，指出PostgreSQL成行业标准，还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构在比赛中差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式模型表现更好。