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给定"标价"的 LLM 智能体，能规划出"最优"路径吗？
在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。
北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图
北航领衔联合近30家机构撰写《From Code Foundation Models to Agents and Applications》，系统梳理代码智能领域，串联模型、任务等成完整技术链路，还通过实验等给出实践指南。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
LLM 没意思，小扎决策太拉垮，图灵奖大佬 LeCun 离职做 AMI
图灵奖得主 Yann LeCun 宣布年底从 Meta 离职创业，聚焦高级机器智能研究项目 AMI。他离职是因与 Meta 在 AI 发展路线上冲突，且不满 LLM，坚持基于“世界模型”的下一代 AI 技术。
谷歌推出 LLM-Evalkit，为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit，让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节，与谷歌云工作流集成，有无代码界面，已在 GitHub 发布。
AI模型守法率提升11%，港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全，提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark，用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型，在新benchmark测试中性能提升显著。
ICCV 2025 | HERMES：首个统一3D场景理解与生成的世界模型
本文介绍HERMES，首个统一3D场景理解与生成的世界模型。它由华中科技大学等团队合作研发，通过共享LLM驱动两大任务，解决了输入处理和任务融合难题，实验效果显著，为自动驾驶提供新范式。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。