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清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
性能飙升42%！人大&字节开源10万级 SWE数据集 Scale-SWE
近期，人大和字节开源10万级软件工程数据集Scale - SWE，用首创工作流从GitHub构建真实数据。基于此微调的Qwen3 - 30A3B - Instruct模型测试表现佳，其数据相比合成数据优势明显。
R1一周年，DeepSeek Model 1悄然现身
2025年1月20日，DeepSeek发布DeepSeek - R1开启新开源LLM时代，其在Hugging Face获赞最多。一年后，DeepSeek新模型Model1在GitHub现身，经Gemini分析或为DeepSeek - V4，还给出相关技术细节。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
深度｜AI开始接管物理世界，谁来掌握新的入口？
本文为深度行业分析，围绕Anthropic推出的模型硬件标准MHS展开，探讨AI从虚拟屏幕切入真实物理世界、接入实验设备的产业进程，梳理核心挑战与未来竞争格局。
上下文工程的精髓在于删除？
Hugging Face工程师Philipp Schmid整理分享，Manus团队重写五次代理系统，发现删代码比加功能好。AI模型存在‘上下文腐败’问题，Manus给出清理上下文、避免共享大脑、精简工具等解决办法。
Claude Code 的创始人揭秘工作流程：开 5 个智能体“玩编程游戏”，不看的程序员就落后了？
Anthropic公司Claude Code创始人Boris Cherny在社交平台分享工作流程，引发行业关注。他并行运行5个Claude智能体编程，用最大最慢模型Opus 4.5，还解决AI“健忘症”，实现重复性任务自动化。
Jev火爆全网后，Open Jev们扎堆开源了！精选8个项目
TypeSafe AI发布的Jev模型凭借新的结构化决策接口迅速爆火，引发社区复刻潮。本文精选整理了8个不同技术路线的开源OpenJev项目，逐一介绍各项目的思路、性能、优缺点与适用场景。
GPT-5.4 仅 11.36%！当大规模工具生态变成迷宫，LLM Agent 还能完成长程规划吗？
PlanBench-XL 来自 UIUC 团队，将 LLM Agent 放入零售 API 世界，评测其长程规划能力。它考虑真实工具环境挑战，含 327 个任务等，发现多数模型规划难、恢复差等问题，并给出改进启示。