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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
让大模型学会“像人一样”查证真伪
伊利诺伊大学香槟分校等校研究团队提出训练框架Veri - R1，为大模型提供“在线查证”新范式。它借助在线强化学习、精细化奖励机制和高质量数据，让模型学会像人一样查证，在多数据集上表现出色。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
小红书发布FireRedChat：首个可私有化部署的全双工大模型语音交互系统
小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统FireRedChat，可将半双工链路升级为全双工，提供级联与半级联服务，在多指标领先，让AI有“人感”。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
「从追赶者到引领者，路有多远？」 我们和CANN一线开发者聊了聊
AI浪潮下，硬件竞争转向软件等生态之战，华为昇腾及其CANN站在变革前沿。本文与开发者对话，探讨CANN开源意义、早期挑战、演进及未来战略，开源将带来技术透明、生态赋能等红利。
阿里一口气发了N款新模型，让我们向源神致敬。
阿里云栖大会发布众多模型，有Qwen3 - Max、Wan2.5等。Qwen3 - Max对标顶尖模型；Wan2.5支持音画同出；Qwen3 - VL是强大视觉语言模型且已开源；Qwen3 - Omni是全模态模型。此外还有多个新模型，构建全场景生态。
OpenAI两位首席最新采访信息量好大！终极目标是“自动化研究员”，招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料，谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等，还阐述用人标准、算力分配等问题。
The Batch: 883 | 美国两个州禁止人工智能驱动的心理健康治疗
美国伊利诺伊州成继内华达州后，第二个禁止用人工智能进行心理治疗的州。该法案限制聊天机器人独立治疗及其他AI使用方式，旨在保护患者和人类治疗师，但也引发对全面禁止利弊的讨论。