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央企怎么做超级智能体？对谈中电信天翼AI：自研模型为底座，自主规划是必须，能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体，获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”，具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用，落地需嵌入主业系统，电信持续迭代模型优化它。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
高德纳：「震惊！震惊！」Claude破解《计算机程序设计艺术》难题
著名计算机科学家高德纳在论文中表达对AI强大能力的震惊，其朋友借助Claude Opus 4.6解决了他研究几周的开放性问题。Claude经31步探索给出Python构造程序，奇数情况获证明，偶数仍待解。AI在数学领域已取得多方面突破。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
为什么AI总是"记错"你？我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人'，存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力，实验有反直觉结论并给出设计启示。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
还在拼命加 GPU？AI 应用规模化的下半场，拼的是这五大软件“新基建”
文章指出 AI 应用规模化下半场，拼的是五大软件“新基建”。从云原生到 AI 原生，应用基础设施面临诸多挑战，如从代码中心到智能体管理等。作者提出构建智能体协作网格、认知记忆平台等五座技术灯塔，助力 AI 原生应用发展。
小美Agent：当龙猫遇到美团外卖的灾难现场
作者体验美团AI助手“小美”后吐槽不断。美团称其用有5600亿参数的龙猫大模型，能力接近GPT - 4o，但它理解需求差、操作订单无效、定位混乱。美团做AI是为跟风，未解决用户真需求，是资源浪费。
腾讯出手了！彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道，将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多，如可一键发布到企业微信，具备多工具调用、多Agent协作能力，工作流有全局视野Agent节点，还有Excel检索增强功能，经测试表现出色。