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不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
MCP 联合创作者 David 复盘其发展，从开源协议到行业事实标准，经历多阶段演进。他指出做对死磕标准 HTTP，踩坑让关键能力成可选致双向能力被削，规模达百万级有扩展性问题，还谈及多方面发展与规划。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
港大开源ViMax火了，实现AI自编自导自演
香港大学黄超教授团队开源ViMax框架，在GitHub获高星标。它借助多智能体协作实现AI自编自导自演视频，突破主流模型在长视频制作的瓶颈，采用多种策略应对技术挑战，不过在多方面仍有提升空间。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
终于敢把真实地址、银行卡、种子词直接扔给大模型了
作者将真实个人信息扔给多个大模型测试，结果模型收到的是脱敏后的占位符，OneAIFW 能自动完成敏感信息的占位和还原，本地完成操作，不留日志不上云，还介绍了使用方法和项目地址。
为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。
当亚马逊云科技拿到“麦克”，一年的云计算叙事都被改写了
2025亚马逊云科技re:Invent大会上，CEO Matt Garman围绕Agentic AI落地发布系列新品。其认为落地需四大支柱，亚马逊云科技带来如芯片、模型等成果，还强调私有数据及开发者工具重要性，多个企业已实践应用。
台积电，AI时代最强王者？
台积电2025年第三季度财报亮点多，收入331亿美元、毛利率59.5%超指引。AI需求推动，先进制程产能满载。资本开支上调，下季度指引乐观。其技术领先，在AI半导体产业链地位稳固，将受益于AI Capex扩张。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。