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先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
别再手动百度了！让 AI 帮你“开挂”搜全网，效率 x10
随着DeepSearch问世，搜索模式正从传统网络搜索向智能体搜索转变。文章拆解Search Agent核心模块，围绕制定任务、搜索、优化、应用和评估分析，介绍各模块特点、架构及优化方向等。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
OpenAI将发布AI Agent浏览器，挑战谷歌Chrome
路透社消息，OpenAI将在未来几周发布AI Agent驱动的网络浏览器，或挑战谷歌Chrome。其设计让部分交互在聊天界面完成，还能整合产品自动执行任务，不过也面临激烈竞争。
万帧？单卡！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力，当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2，多维度优化长视频理解能力，还设计效率优化策略，在主流评测基准表现出色，有广泛应用潜力。
Anthropic曝光自家整套，AI原生研发手册
Anthropic 在官方博客发布两篇内部实践文章，《The AI-Native SDLC Playbook》讲 AI 承担多数编码工作时软件流程安排，《How Anthropic secures its AI-native software development lifecycle》谈流程自动化后安全体系建设。
吴恩达来信：当防护机制出问题时
本周，闭源模型用户意外发动网络攻击，闭源模型因防护机制无法协助防御，开放模型 GLM 5.2 却助力应对。吴恩达认为应重视模型使用的责任，开放模型能让技术更透明安全。
机器人的“ChatGPT时刻”为何迟迟未来？
俄勒冈州立大学教授乔纳森和前 Google X 高管汉斯探讨机器人有无“ChatGPT 时刻”。指出机器人领域难现单一突破，需工程实践、工具配合和数据积累，还从多方面分析了面临的问题。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施，可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分，自研Infire推理引擎，还推出Unweight模型压缩系统，分享提示词缓存优化方案。