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突破企业AI落地的瓶颈：LangGraph × OceanBase 的融合数据层深度实践与解析（附源码）
麻省理工报告显示约95%企业实施AI后未获商业回报。文章从企业级AI应用场景切入，探讨数据层需求，通过Demo展示LangGraph与OceanBase融合构建数据底座，解决企业AI落地瓶颈，附源码。
美团开源Agentic新王，速度拉满，工具调用打爆Kimi？
周末美团开源LongCat - Flash大模型，参数量560B，推理速度达100 token/s，成本低，在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新，不过市场表现未获太多认可。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
CJA | 北航罗明强教授团队：一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案，但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法，开发原型系统，实验表明LLMS有相当设计能力，该方法可降成本、提效率。
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
AI已迷失方向？强化学习教父Sutton最新发布OaK架构，挑战当前AI范式，提出超级智能新构想
强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向，提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构，具备组件持续学习等特点，为通用人工智能指明路径，但面临持续学习和特征生成挑战。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统，介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作，还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现，总结技术演进趋势，最后提及 Tablestore 的优势。