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LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景
LangChain对1300名行业人士调查，揭示AI Agent应用情况。超半数受访者已将Agent投入生产，客户服务、研究与数据分析是热门方向，但输出质量仍是落地最大障碍，成本不再是难题。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
AI Agent如何重构企业核心系统？深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径｜AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会，围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等，涵盖多领域议题，为参会者带来前瞻思想盛宴。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定，难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计，用TPP并行推理策略和RSFM机制等，5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
AI原生产品不等于全部功能AI化，保留传统功能让用户体验更完整 | 对话小卡健康
AI健康管理赛道竞争激烈，产品各有差异。量子位智库访谈小卡健康产品负责人李雅，探讨AI如何赋能、产品功能拓展、数据指标关注、智能设备联动、开发问题及运营推广等，展示其差异化策略和发展思考。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
你可能没注意，腾讯已经把 AI 融进了这两个关键场景
作者参加腾讯全球数字生态大会AI协同办公与组织升级专场，关注腾讯乐享AI知识库和腾讯电子签合同智能引擎。乐享解决传统知识库痛点，让知识融入工作流；电子签实现合同管理全流程智能化，解放法务劳动力。