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对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
超越90%城市规划师！清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架，让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段，实验显示AI表现超九成人类规划师，未来将人机协同。
PosterGen：告别学术海报制作烦恼，从PDF一键生成「演示级」可编辑PPTX学术海报
许多研究者制作学术海报耗时费力，现有自动化方法有缺陷。联合团队推出PosterGen，能将论文PDF转成可编辑PPTX海报。它有核心创新，遵循四大设计原则，工作流由四个智能体构成，实验证明其有效。
阿里最新开源王炸Agent！性能全面SOTA！
阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型，多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3！网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型，通过并行思维输出答案，在多领域及测试中表现佳，但网友评价不一。