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告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
深度体验TRAE SOLO 正式版，总结一点技巧(附完整可重现提示词和源码)
TRAE SOLO正式版面向国际版所有用户全量上线，模型能力提升且限免。它是响应式编码特工，适合复杂任务。有打通‘行动➔验证’闭环、SubAgent管理上下文等亮点，正式版还有多处升级，作者分享实战技巧。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
AI Agent 落地之困：为什么“人”与“流程”是最大障碍？
本文解读 MMC 报告，揭示 AI Agent 落地面临核心挑战、衡量标准、付费模式及落地策略。指出最大障碍是‘人’与‘流程’问题，如工作流集成、员工抵触、数据隐私等，还提及企业付费情况和成功落地秘籍。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
国产模型新盛况！王座易主：Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型，多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考，在多项基准测试达 SOTA 水平，成本低且授权宽松，引发全网讨论。
离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火
月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，自称开源「思考Agent模型」。它参数约1万亿，性能亮眼，碾压GPT - 5等，能连续调200 - 300次工具，已上线并开源API和权重，开发者可试用。
实测全新 SkyReels ：AI 创作，终于连成了一体
当前AI生成技术虽强，但视频创作仍门槛高、流程琐碎。昆仑万维推出全新SkyReels，是多模态创作系统，AI科技评论实测其画布、Agent等功能实用，它依托统一框架，核心竞争力在实现“统一性”。
内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。