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腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。
Chrome已死，Agent当立。 AI Chrome正式发布~
谷歌官宣为Chrome浏览器植入Gemini AI，发布10项更新，如智能体助理上线、跨标签页整合等。但用户体验不稳定，其AI能力是嫁接非原生。创业公司可放弃浏览器，拥抱智能体，利用自身优势发展。
刚刚，Anthropic推出Claude Chrome插件，仅限1000人
Anthropic发布Claude for Chrome扩展，让Claude能在浏览器操作，仅向1000名Max计划用户开放预览。虽功能强大，但面临提示注入攻击风险。不过Anthropic有多层防护，降低了攻击成功率，并给出用户安全建议。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用，各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent，获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察，指出大模型能力提升推动 Agent 商业化，还探讨 MCP、框架等多方面问题。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。