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智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？
文章围绕生成式推荐展开，介绍其概念，探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例，分析收益与开销，指出不同团队应用情况，认为它或带来架构革新，也提醒勿盲目跟风。
简单快速的用 Claude Code 帮你创建 PPT 生成 Skills
Claude Code热度高，其Skills可辅助构建简单Agent。作者以创建Nano Banana PPT生成Skills为例，教大家安装、使用及创建Skills，还提及Skills迭代和局限性等内容。
合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架，突破‘生成模型=合成数据’传统认知，涵盖多种方法。还按应用层次划分场景，指出合成数据面临模型坍塌等挑战，正成新型基础设施。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统，含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务，提供开箱即用App，内置经验检索模块可自动优化规划。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image，基于20B参数MMDiT架构，在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破，支持多风格图像生成、智能图像编辑等，还介绍了使用、部署等方法。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
一句话生成可上线的动效，这个项目真不错！
Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架，可让Claude Code或Codex当动效设计师，按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色，助开发者快速产出合规Lottie资产。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。