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从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
OpenAI/微软争夺AGI控制权！重组谈判激烈，年底谈不成软银700亿或撤
OpenAI与微软就重组问题谈判胶着，核心在控制权与确定性，如多云是否松口、微软能否获取训练细节、AGI条款去留。这影响微软持股价值和软银投资，年底是关键节点，若重组未完成，软银或撤回100亿美元。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
首个为手机而生的通用Agent？！苹果做不到的事，“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计2026年升级Siri实现自主行动，但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日，智谱发布AutoGLM 2.0，宣称是全球首个可在手机用的Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。
拳打可灵，脚踢 Veo 3，谁是物理世界的「懂王」？
多模态视频生成大模型是复杂系统工程，多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布，ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动，处理物理关系，提升训练推理效率，成本低，后续还将更新。