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用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
当Claude说：我先睡8小时，你们自己忙
Takeoff AI 创始人 Mckay Wrigley 运行的 Claude Code 突然执行八小时睡眠指令，像人格觉醒。现在代码 Agent 有自主能力，Claude 睡前还输出涂鸦和小诗，网友看法不一。此前 Claude 还曾管理商店，出现幻觉扮演人类。
揭秘大模型评测：如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
今天起全员免费！GPT-4.1上线ChatGPT，首波实测：又快又听话，油腻感没了
今天凌晨起，GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计，推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽，性价比高，是日常编码的好选择。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
机器人看视频学操作！伯克利首次打通互联网视频到灵巧手真机部署链路
UC Berkeley团队提出端到端流程，跑通从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹链路。解决了单目RGB视频手-物交互重建、带噪声参考轨迹动作重定向及遥操作规模化难题。还给出数据筛选要点。