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信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。
6小时复刻AI IMO金牌成果，蚂蚁多智能体新进展已开源
2025年IMO赛场，顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果，给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势，还介绍复现思路、核心优势及体验方式。
Anthropic融了250亿，却说：AI时代的学习，只剩下这3件事了。
Anthropic估值3500亿，融资超250亿后与哈佛、伯克利学生探讨AI时代学什么。指出AI是照妖镜，能区分混子与学霸，还介绍AI学习法，强调对抗舒适区用AI提升自己。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
深入解析多邻国的 FinOps 之旅：将云支出转化为工程洞察
多邻国在《每位工程师都该了解的 FinOps》中分享实践经验，将财务意识融入工程流程，用成本可视化机制让开发者了解成本影响，采用相关指标平衡创新与效率，借助工具优化成本，行业正从‘削减成本’转向‘数据驱动责任制’。
起猛了，机器人开上卡丁车了！
Symbiosis Robotics放出机器人开卡丁车新演示，还推出Direct Perception Control（DPC）。它取消中间运动表示，让模型结合画面、任务和身体反馈直接算关节与手部目标，团队还整理15,010小时具身数据。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
1段话喊来13个“程序员”，阿里Qoder新模式让我躺着当CTO
作者实测阿里Qoder「专家团模式」，该模式下Qoder组织赛博工程团队，自动解析需求、分配任务，多智能体协同推进项目，解决了代码质量和效率问题，开启多智能体协同编程时代。