模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评

作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。

Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力

文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。

AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号

UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。

Spring AI 实战｜Spring AI入门之DeepSeek调用

文章介绍Spring AI框架，它简化企业数据或API服务与大模型集成，降低开发复杂度。还给出调用DeepSeek的实战步骤，包括手动请求、代码自动发起、实现流式响应等，也提及OpenAI starter的兼容性及生产环境监控。

在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法

LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。

The Batch：820 | Qwen3 向 DeepSeek-R1 发起挑战

阿里巴巴发布八个大型语言模型权重，含两个 MoE 架构和六个稠密模型。预训练数据达 36 万亿 token，支持 119 种语言及方言。测试中 Qwen3 家族表现出色，或终结 DeepSeek - R1 霸主地位，设计用于智能体系统。

RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。

n8n是开源工作流程自动化工具，提供直观界面创建自定义流程，支持超400应用集成。过去一年增长迅速，活跃用户超20万，ARR增长5倍，GitHub获77.5k star。介绍其创立背景、优势特点，用户评价褒贬不一，还提及与其他工具对比及“公平代码”理念。

独家 | 乐聚发布垂域具身模型：一倍工业提效，两项榜单第一

AI科技评论独家获悉，乐聚机器人将推出面向工业场景的“垂域具身智能模型”——KUAVO VLA，该模型用600+小时真机数据进行中训练，能提效且减少适配与训练成本，两项指标排名第一，利好二次开发者。

IJCAI-ECAI 2026 开幕：吴佳俊斩获「计算机与思想奖」，SMOTE 算法获首届时间检验奖

当地时间2026年8月18日，第35届国际人工智能联合会议（IJCAI - ECAI 2026）在德国不莱梅开幕。会上颁发多项大奖，如吴佳俊获“计算机与思想奖”，SMOTE算法获首届时间检验奖，还公布论文接收数据，推出早期职业焦点演讲。