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只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
ChatGPT默认模型大升级，GPT-5.5 Instant正式上线：新增记忆来源功能
OpenAI宣布ChatGPT默认模型升级为GPT-5.5 Instant，面向所有用户开放。升级核心是准确性，在高风险领域幻觉内容减少，能力全面提升，回复更简洁。还提升了个性化能力，引入记忆来源功能。
程序员每十年就“要被取代”一次：这件事从 1969 年开始
文章回顾软件开发史，从 COBOL 到如今的 AI 编程工具，每次新技术都承诺让编程变简单，但始终无法绕开复杂性。指出软件开发瓶颈在处理复杂性的思考能力，提醒用新工具时保持清醒。
腾讯把这个 AI 产品做活了：两分钟一次按快门
作者分享使用腾讯会议AI纪要的体验，它每两分钟自动记录会议要点，还能捕捉气氛意图。会后可一键送进腾讯元宝追问，适配多样场景。此外，腾讯会议还有录制、语音转文字等功能，音效也有提升。
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。
LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
翁荔最新万字长文：Why We Think
北大校友、前OpenAI华人VP翁荔发布万字长文《Why We Think》，围绕“测试时计算”和“思维链”，探讨提升模型性能的方法，涉及心理学类比、基于Token的思考、分支与编辑等多方面内容。
静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。
卷赢OpenAI也没用！Salesforce用100万次对话揭秘：AI Agent最大的坑，根本不是技术！
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘，指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据，还需提升人工介入率，遵循“同理心优先”原则。