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DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
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。
轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式
现有视觉语言模型处理长视频面临诸多难题，厦门大学等联合提出轻量高效、无需微调的 Video-RAG 框架，采用多模态辅助文本检索增强生成，解决长视频理解问题，适用于多场景。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源，已接入多款业务。它有高性能、动态化特点，适配中解决渲染、文本性能等问题，还优化调试效率，发布Compose DSL Beta版。