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华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解
文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进，介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等，指出Agent架构本质是控制流设计，还给出架构选择建议及判断新架构的方法。
攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。
阿里开源AgentScope 1.0，多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。
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。
全国大学生，苦 AIGC 检测久矣
央视报道，多位高校学生毕业论文被 AIGC 检测系统误判，甚至《滕王阁序》《出师表》也被标为高风险。检测原理主要依赖「AI 困惑度」和「突发性」。毕业季检测算法升级致结果大幅波动，引发学生不满。
震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
Transformer八子初创：AI横扫NP难题竞赛，Top 2%选手竟是智能体！
Transformer作者Llion Jones初创公司测试AI智能体，其在NP难题竞赛中排第21。Sakana AI与AtCoder合作构建ALE - Bench，设计ALE - Agent参赛成绩优异，不过它也有调试难等局限，未来待改进。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
社区供稿丨迈向AI4S 2.0，上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日，上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升，架构创新，协同通用与科学能力，还构建‘算力 - 算法’基座，高质量开源赋能生态。