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DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图：极低成本+精准视觉定位，AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
Qwen3.6-27B 开源：小小身材，超级码力
阿里云宣布开源 Qwen3.6-27B 多模态模型，支持多模态思考与非思考模式，在智能体编程方面超前代旗舰 Qwen3.5-397B-A17B。它已在 Qwen Studio 上线，开源权重可从 Hugging Face 和 ModelScope 下载，阿里云百炼 API 即将支持。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
谷歌开源非结构化数据抽取工具
谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。
Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
狼人杀AI对决：手把手教你打造高分Agent
作者参加AI狼人杀比赛，分享构建高分Agent全过程。介绍比赛规则、题目挑战及解题思路，阐述Agent基础能力，如缓存、并发集成等，还提及模型调优、战术策略，最后开源代码，分享心得体会。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。