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智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
Coatue 最新报告：复盘 400 年、 30+ 次泡沫，我们离 AI 泡沫还很远
Coatue 最新报告否定‘AI 泡沫论’，结合市场与消费数据，表明 AI 拉动经济。复盘历史，推出‘泡沫评分标准’。反驳市场对 AI 的 8 大质疑，还指出谷歌转型成功，预计未来 AI 利润可观，给出投资原则与指标。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
快手发布Keye-VL-1.5，同量级SoTA，让模型真正看懂视频！
近年来，多模态大语言模型兴起，但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5，通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新，实现视频理解突破，综合性能领先。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》，为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管，提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论，还探讨了美国AI监管现状。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
回复：用 AI 辅导教学问题
家长询问用Gemini 2.5 pro的OCR功能辅助孩子预习九门课程的问题，包括撰写提示词、有无更合适AI方案、家长角色及评估学习成果等，回复给出对应建议，如没必要上传教材等。