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上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
整整21个月，豆包大模型正式进入2.0时代！
时隔21个月，豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升，在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色，性价比也具优势。
苹果提出新型反向传播：一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。
浙大提出Translution：统一Self-attention和Convolution，ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日，浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution，融合Self - Attention与Convolution优势，实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升，但对算力要求更高。
大模型也需要睡觉！让AI打个盹，醒来更聪明
卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。
从OpenAI AI Phone到Gemini on Android：AI手机时代需要怎样的Agent Harness？
过去一年，AI与手机关系被重新定义，腾讯混元等机构研究PhoneHarness，关注AI在手机上行动及任务完成验证问题。它让手机Agent行动不止GUI，还有Bench检验执行结果，推进AI手机基础设施建设。
17K+ star！ElevenLabs 超强平替，能克隆、能混音、能 API 调用！
ElevenLabs 效果好但价格贵且有隐私风险，现开源项目 Voicebox 是其免费替代。它本地优先运行，功能丰富，如语音克隆、文本转语音等，在 GitHub 收获 17.4K+ Star，适合多类用户。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。