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为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
AI又封神了！华人新作直出憨豆+《猫和老鼠》，平行宇宙对上戏了
新智元报道，阿联酋MBZUAI团队论文提出CCE和CCA机制，解决AI让不同风格角色同框时的“风格错乱”问题。让憨豆、汤姆等角色自然互动，模型在多角色任务指标上领先，或重写虚构边界。
Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节！核心团队仅10人，一年给AI编出8000万道数学题训练
谷歌DeepMind的IMO金牌模型AlphaProof技术细节公开。团队规模小，核心成员是IMO金牌得主。它把数学证明当游戏，用30亿参数模型和改进树搜索算法。训练难题靠自动形式化解决，赛场用TTRL突破，已开放使用。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。
Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光：30万次压力测试揭示AI规范缺陷
Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法，基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景，分析12个前沿大模型回答，揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
Qoder + ADB Supabase ：5分钟GET超火AI手办生图APP
本文介绍如何用Qoder、阿里云ADB Supabase和通义千问图像编辑模型，快速搭建AI手办生图Flutter移动端应用，无需自建传统后端，涵盖思路、环境准备、各环节配置及流程等内容。