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让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
具身智能算法哪家强？RoboChallenge见真章！全球首个大规模真机算法评测平台来了
Dexmal原力灵机联合Hugging Face推出RoboChallenge项目，它是全球首个大规模、多任务的真实物理机器人基准评测平台。该平台创新采用‘远程机器人’架构，有30项真实任务基准集等，已验证多种算法表现。
思维链可无限延伸了，MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。
以孔子命名，超越Claude 4.5 Opus，Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。
千问AI Arena上线：给Agent一个真实的战场
8月12日，阿里千问AI平台上线‘千问AI Arena’，这是面向AI Agent的挑战与评测平台。它从真实业务产生任务，征集解决实际问题的Agent方案。首个任务聚焦跨境电商，有丰富奖励和评审机制。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
大模型微调评测入门：看懂这些指标，才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”，评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标，给出实操步骤，还说明如何综合判断模型好坏，最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。