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具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
模型、代码、数据全开源！轻松训练自己的垂类Agent！
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`，基于开源Qwen模型，用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源，抛弃SFT纯用RL训练，还分享训练秘籍和TTS技巧，为垂类Agent训练提供新范本。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。
12.1万高难度数学题让模型性能大涨，覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度，腾讯上海交大出品
腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨，7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
效率狂飙数倍后：Coding Agent已然成熟，但开放世界仍是“无人区”
2025 年被定义为 Agent 的‘工程落地元年’。MCP、A2A 协议及多智能体协同框架推动 Agent 应用爆发，但企业级落地仍面临多 Agent 协作低效等挑战。AI Coding 和自动化运维是落地较成熟领域，其终极形态观点不一。
NeurIPS 2025｜指哪打哪，可控对抗样本生成器来了！
近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。