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世界模型的新用途：不做选手，去当裁判
眼下具身赛道都在抢着做机器人的“大脑”，而地瓜机器人发布的世界模型Uranus却剑走偏锋，做机器人开发的基础设施。它能更客观地评测VLA和世界模型，还能做机器人训练的“场地”。
国产新模王Qwen3.7-Max，海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。
击败 GPT-5！理想汽车开源 RubricHub：大模型开放生成从此有了专业裁判
理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集，解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准，经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。
NIPS2025｜小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble
当下文本生成图像扩散模型有进展，但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架，从架构和评测应对难题，实现复杂布局下精确图像生成，有广阔应用潜力。
1.4K Star！不要问答，要完成任务，一个合格的金融Agent应该是什么样？
过去一年AI Agent火热，但金融场景投研是长链路任务，有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目，能解决实际金融研究任务，有核心架构和关键能力，还给出使用方式、典型Demo及横向评测。
我雇了个AI，替我读微信列表里“吃灰”的公众号文章
文章评测了AI工具语鲸，它像国产版NotebookLM和AI版今日头条，能处理文本、整合资讯。它可订阅多渠道账号，有订阅、频道等实用功能，网页端解析长文出色，但处理图文有问题，其团队背景强大。
Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。
都说记忆是Agent标配，但MemSyco发现漏算了一件事
厦门大学与吉林大学的最新研究指出，随着大模型Agent具备长期记忆，虽成为“长期协作者”，但也出现Memory-Induced Sycophancy问题。为此提出MemSyco - Bench评测基准，经实验得出多项发现，指出Agent Memory关键瓶颈转变。
烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？
集成 AI Agent 竞赛打响，2024 年中国 AI Agent 软件市场规模破 50 亿。InfoQ 对话来也科技汪冠春和英科医疗陈坤，从不同角度谈产品理念与应用策略，涉及引入时间、定位、推广、架构调整等多方面内容。
全球最大AI榜单塌房！52%高分答案全是胡扯，硅谷大厂集体造假？
2025年底，《LMArena is a cancer on AI》一文引发关注，其指出LMArena这个权威大模型评测平台问题严重。Surge AI调查发现，52%获胜回答事实错误，39%投票结果与事实相悖，Meta还曾为榜单优化模型。