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DeepSeek V3.1 把 R1 融了，一堆新活：<think>开关、动态搜索、新ToolCall ...
DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本，将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性，Aider测试成绩佳且成本低，但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
获NVIDIA致谢：悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点，介绍多智能体架构闭环及实战挑战，如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系，指出AI infra存在安全隐患，强调安全融入业务的重要性。
一盘大棋！OpenAI「截胡」IMO金牌，奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
中美安全公司经营对比及原因分析
国内网络安全上市公司财报多显示亏损，而美国同类公司增长与盈利能力强。分析指出，差距源于市场国际化、产品能力和人的因素。国内市场内卷，产品竞争力弱，部分公司决策和态度存在问题。
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528，用户可在官网、APP 等体验，API 同步更新。该版本强化深度思考能力，在多基准测评表现优异，还改善幻觉、提升创意写作等能力。
The Batch: 940 ｜Claude Mythos Preview 引发安全担忧
Anthropic为即将推出的Claude Mythos Preview采取特别预备措施，因其会带来网络安全风险。该模型能力强大，能发现众多代码漏洞。Anthropic组建联盟增强防御，其表现也优于多个知名模型。