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RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
刚刚，Cursor 2.0携自研模型Composer强势登场，不再只做「壳」
Cursor 2.0发布重大更新，带来自研编码模型Composer和新协作界面。Composer速度领先，针对软件工程优化；新界面以智能体为中心，可并行运行多智能体，还解决了代码评审和测试瓶颈。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
当「提示词工程师」开始像制片人一样思考，Seedance 2.0 Skill OS 深度解析！
AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
LLM开源2.0大洗牌：60个出局，39个上桌，AI Coding疯魔，TensorFlow已死
9月13日蚂蚁集团开源团队发布LLM开源2.0全景图，收录114个项目，39个新晋、60个出局。生态洗牌，Agent层活跃，分类架构细化。AI Coding等领域发展显著，TensorFlow不敌PyTorch，还梳理厂商大模型发布情况。
理解、生成、编辑一次搞定：Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法｜甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题，当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0，整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优，还构建奖励模型，配合其他模型构建体系，具成本等优势。
刚刚，小云雀的短剧Agent上线了，背后是字节自己的Seedance 2.0。
字节的小云雀短剧Agent上线，以Seedance 2.0为底层模型。它能根据剧本或设定自动生成高质量短剧，提升了AI短剧创作效率，且不挑风格。文中还介绍了使用流程及剧本创作方法。