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如何判断 AI 将优先自动化哪些任务？
思考AI优先自动化哪些任务，可从‘描述 - 执行鸿沟’视角出发。‘描述 - 执行鸿沟’大的任务是自动化沃土，反之自动化价值有限且创建训练数据难，它与‘判别器 - 生成器鸿沟’相似又不同。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。
120亿腾讯系AI独角兽冲刺港股IPO，北大数院校友创业19年，包揽27%世界500强客户
估值120亿的上海AI独角兽明略科技准备在港交所上市。它由北大数院校友创业19年，获腾讯等投资，客户涵盖27%世界500强。其产品分营销、营运智能和行业解决方案三类。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
《圣经》成书时间或被改写！AI竟发现《死海古卷》早于所罗门时代
科学家用AI重构《死海古卷》时间线，发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法，超越传统古文字学，还可能揭示圣经作者线索。
V0做不到、Bolt搞不定，Youware用MCP一键解决网页生成最大难题
Youware可快速将AI生成网页部署到线上。其更新后支持调用MCP生成网页，深度适配主流MCP服务，使用门槛低且免费。还上线积分系统，首页分类筛选更详细，作品页增随机按钮。用案例展示了其强大的网页生成能力。
微软发布NLWeb：把任何网站变成AI应用的秘密武器！
微软在Build 2025大会发布开源项目NLWeb，基于MCP构建，能让任何网站秒变AI应用。它是开放协议和工具集，可添加自然语言对话界面。与其他协议对比有优势，已有组织试用，不过企业采用态度不一。