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Agnes：不做通用型智能体丨对话全民AI应用平台Agnes AI
量子位智库对话Agnes AI创始人Bruce Yang，探讨多智能体在AI产品的应用。Agnes AI以Multi Agent架构为核心，上线四月日活破20万。其介绍了核心功能、单多智能体差异、评估维度等，还谈及目标人群、市场规模等内容。
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
谢赛宁新作：VAE退役，RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束，RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器，能提供高质量重建结果，有语义丰富潜空间，支持可扩展架构，收敛快，在ImageNet图像生成效果强劲。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件，解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线；介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法；阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术，为AI计算提供全面方案。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。