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10人团队千万融资，这个原生AI产品要做“人人可用的数据Agent”丨对话ChatExcel
ChatExcel是国内首款原生AI DataAgent，专注自然语言对话处理分析数据。其不到10人团队获近千万融资，定位平民化数据产品，核心是多模型结合，已近百万用户，正拓展海外市场。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级，发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果，推理能耗低、速度快，还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
三分之一arXiv沦陷！CS论文65%被判「AI味」，数学仅0.7%
一份unslop研究显示，过去一年arXiv计算机科学领域65%新论文被检测器标红，但可能只是闻起来像AI。数学论文仅0.7%，或因检测器只认文字。研究有局限性，真实用AI比例可能更高。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
程序员都在给AI当“监工”！7万多条编程消息揭开当前编程现状
圣母大学和范德堡大学研究团队剖析超7万条编程指令，揭示开发者与AI编程助手协作现状。开发者多当“监工”，工作从敲代码转向指导AI、诊断错误等，还总结出人机协同的诸多规律。