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智谱AutoGLM上线：给每个手机都装上通用Agent，AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM，这是全球首个手机通用Agent，能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大，在多方面表现优异，与其他AI助手相比优势明显，还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice，正推动大模型落地AI手机。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
实证研究：AI杀猪盘比人类更强，已上岗缅甸
最近一项研究显示，在杀猪盘情感博弈中，AI比人类骗子更有耐心，更易赢信任。研究人员做了AI与人类诈骗对比实验，结果显示大家更相信AI。如今AI已进入诈骗园区，虽未全面替代人类，但诈骗或更隐蔽高效。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
专访贾奎：世界模型不是Demo是生意，10亿融资到位，跨维智能冲刺IPO｜甲子光年
甲子光年专访跨维智能创始人贾奎，他提出“Physical Token经济学”，认为物理AI不能只依赖巨量投入和宏大叙事。跨维智能近期完成10亿B轮融资，正冲刺世界模型赛道第一股。贾奎还介绍了公司技术路线、世界模型选择和落地进展。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
OpenAI 硬件负责人的闭门分享：硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统，继续依赖 NVIDIA 硬件路径，无法把模型推到下一个量级，因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的，未来是云边结合，现有手机系统难满足 AI 时代需求。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。