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给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
InfoQ 2025 年趋势报告：软件架构和设计
InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。
《动手写AI Agent》流式输出：别让用户干等着
文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。
卡帕西630行代码炸出81个智能体，4天协作跑2333次实验，公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
比思维链准43%！逻辑脑+大模型直觉，推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果，给大模型外挂「逻辑脑」，结合答案集编程与LLM，构建神经 - 符号框架，提升空间推理准确率，让AI能说清逻辑、跨任务迁移，迈向更可靠的通用推理。
Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。
《动手写AI Agent》权限与安全：让 Agent 不敢乱来
文章指出LLM不理解操作后果，不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计，采用Deny→Ask→Allow三层过滤；给出权限规则结构，用glob模式匹配工具参数；还解释用glob而非正则的原因。