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Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
首次，AI下棋不再是「黑盒」！
上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，能用自然语言解释落子逻辑，具备职业3 - 5段棋力。依托创新训练平台InternBootcamp，它在多任务表现出色，且相关技术有系列创新突破。
最新 Anthropic 人类经济指数报告：AI 如何重塑经济？
Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况，在第四份报告提出「经济基本要素」概念，分析2025年11月对话样本，探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等，还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
腾讯王者归来：混元图像3.0登顶LMArena！一手实测全球最强图像AI
LMArena最新榜单显示，腾讯「混元图像3.0」在文生图任务中夺冠，碾压谷歌Nano banana和字节Seedream 4。它9月28日开源，性能对标闭源模型，有强大推理、语义理解能力，支持中英文长文本渲染。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld：让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文，构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld，并提出基于状态的函数调用（SFC）方法。实验显示，SFC大幅提升任务执行准确率和效率，还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。