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推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
刚刚，马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法！专家：ROI 过低，其它平台不一定跟
马斯克时隔近三年再次开源X推荐算法，该算法基于Grok，采用端到端学习预测用户兴趣。不过有争议认为这或是因现实压力。专家称其ROI低，其他平台不一定跟进，且此次开源对学术研究价值不大。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
从 CIPS & CLM 迈进：中国大模型的智能跃迁
中国中文信息学会2025学术年会暨第二届中国大模型大会（CIPS & CLM 2025）于10月28日在北京召开，众多专家学者参会。大会聚焦大模型多方面内容，发布“大模型基金”，举办多场报告与论坛，展现中国AI领域进展。
AI在线强化学习“边做边学”，斯坦福团队让7B小模型性能飙升，甚至超越GPT-4o
斯坦福等团队提出新范式AgentFlow，由四个智能体组成，用在线强化学习持续提升智能体系统推理能力。以Qwen - 2.5 - 7B - Instruct为基座模型的它在多基准测试表现突出，甚至超越GPT - 4o等大模型。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
18岁天才少年，登上Nature封面！
DeepSeek-R1荣登Nature封面，成史上首个经严格同行评议大模型。18岁天才少年涂津豪以实习生身份参与，其从高中生到Nature作者的经历堪称传奇。他还改造Claude 3.5，开源项目获15k多星，还对AGI发表思考。
LangChain CEO 再聊 Agent：chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来
LangChain CEO Harrison Chase 和企业 Agent 平台 Dust 的 CEO Stanislas Polu 在播客中探讨 Agent 发展。他们认为 Agent 是光谱，Agentic 程度更重要；chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来；还谈及多智能体系统及 AI 创业等话题。
秘塔AI也终于悄悄上线了DeepResearch。
秘塔AI搜索上线新功能DeepResearch，作者测试后评价颇高。它有可视化界面，能展示思考执行过程，打破AI黑盒。输出报告质量好、精准度高，还可生成互动网页，且免费额度多，虽有小问题但仍值得肯定。