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清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容；Agent可自主决策调用工具；MCP是Anthropic开源协议，降低模型与工具集成成本，获大厂支持。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
Anthropic员工离职创业，估值10亿美元，也做「递归自我改进」
Anthropic离职员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta创立Mirendil公司，获2亿美元种子轮融资，估值达10亿美元。目标是构建工具平台，让科研团队自主训练AI模型，采用递归自我改进技术。
DeepSeek陈德里开发自动研究Skill，写一篇论文人类只动脑2小时
DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系，对比四大架构模式，分析17个主流系统，还提出六大开放问题。
20美元，扒掉AI安全底裤！智能体2小时，攻破160亿美元巨头
红队安全创业公司CodeWall的AI智能体，花20美元Token费、运行2小时，自主选麦肯锡为目标，攻破其「数字大脑」Lilli，获4650万条聊天记录等读写权限，暴露AI安全隐患。
AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。