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别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。
工行x上交大发布多智能体研究成果，通过群体智能刷新翻译新高度！
2025年多智能体系统成大模型研发新高地。工行大数据和人工智能实验室与上海交大人工智能学院推出多智能体翻译系统TACTIC，以认知翻译学为指导，在相同模型配置下提升翻译效果，在小模型下提升更明显。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。