阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体

阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。

GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5

OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。

4.4k星！给Agent接上「本地免费搜索爬虫」，内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究

文章推荐开源本地搜索工具wigolo，它是专门给Agent使用的本地网络能力层，可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样，有搜索、缓存等工具，自带11个Skill。

阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了

阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型，全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型，在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势，训练用自研架构提效，数据丰富，输入输出灵活。

7B参数比 Kimina 72B 版更强！DeepSeek 新模型将“自动化所有运算”？奥赛生实测能力“太棒”

4.2w颗星！学术科研 AI 工作流

这是一套有4.2w颗星的学术研究技能包，涵盖研究到论文出版全流程。它不替写论文，接手搜文献等杂事。有四个核心skill，支持多文献引用格式，能编译成PDF，还介绍了安装和使用方式。

OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课

全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。

不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。

Mistral 3发布，14B多模态小模型表现优异

Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。

刚刚，Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文

Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想，但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成，还建立严格验证体系。