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拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
少量视角也能得到完整3D几何，即插即用的语义增强重建插件来了
现有神经隐式路线在样本稀疏时有跨视角对应不稳等问题。上海交通大学等团队提出SERES，将跨视角语义一致性作先验注入模型，以低成本解决歧义问题，在多场景提升重建质量。
吴恩达来信：人工智能转型走进大学
吴恩达访问英国埃克塞特大学获荣誉博士学位，他发现该校领导层积极拥抱人工智能，思考如何赋能学生。这所大学在多领域有优势，能创造跨学科协同效应，其人工智能转型已起步。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」，颠覆了大模型格局，网友：尽快放R2
昨晚，DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本（0528），并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿，采用MIT许可证，性能提升明显，在多个基准测试中成绩优异，网友实测代码能力也大幅提升，但仍存在过度思考问题。
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。
Mimo Code 爆火：我们挖开源代码，找到小米 AI 的真创新
6月11日小米MiMo团队开源MiMo Code项目，定位终端编程Agent。它基于anomalyco/opencode，虽有创新但引发争议，有人肯定工程设计，也有人质疑fork行为和运营节奏，本文还探讨了Harness方向与开源意义。
王兴兴亲测后点赞！这家AI公司提前半年把“龙虾”能力带上车，还管住了Token黑洞
宇树科技王兴兴体验宝马新世代 i3 智能座舱后称赞，其核心技术来自斑马智能“元神 AI”。斑马智能发布“元神 AI 汽车机器人大脑”等，对“元神 AI”升级，明确交流和办事方向，还管控 Token 等挑战。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。