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清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华大学科研团队用自主研发的AI数学家系统（AIM），以人机交互模式解决均匀化理论研究问题，形成约17页证明。研究系统性总结五大高效人机交互模式，在三方面取得突破，还提出未来研究方向。
深度解析大模型技术演进脉络：RAG、Agent与多模态的实战经验与未来图景
大模型作为产业变革核心引擎，RAG、Agent与多模态技术重塑AI与现实交互边界。本文解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，介绍三者在各领域应用及面临挑战，为产业升级提供指引。
实测字节扣子空间：AI 播客比真人丝滑，Agent 能打 80% 的工
本文对字节跳动旗下 Agent「扣子空间」进行实测。它上线新玩法一键生成播客，相比通用 Agent 能力更丰富。此外，它还具备搜图、深度分析、写代码、开发网站等功能，兼具通用能力与低代码开发特点。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7：国产Agent模型的天花板？
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7，从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试，发现其表现出色，虽有不足，但在多维度已是国产模型天花板。
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。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。