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RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
Agent 框架热潮褪去，大模型开发已经进入“生死局”？
蚂蚁开源发布《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告，涵盖 19 个技术领域 135 个项目，解读七大趋势。当下大模型开发生态如黑客松，项目兴衰快速，AI Search 式微、AI Coding 火热，三大技术领域也有变化。
ThinkChain：一个让Claude边调用工具边思考的开源框架
ThinkChain是展示Claude高级能力的Python项目，其核心创新是将工具执行结果注入Claude思维流，改变AI与工具交互方式。它支持零配置启动，有丰富工具集，还具备交互式命令等特性。
训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
63页的面向AI搜索范式：Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper，介绍模块化、多智能体框架，新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务，还提及新内容及重要性，为下一代AI搜索系统提供基础。
DeepMind再登Nature：AI Agent造出了最强RL算法！
Google DeepMind团队提出DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则，无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero，在未见过的游戏中也稳定高效，相关研究登《Nature》。
终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。
为什么 Coze 把他们最核心的框架都开源出来了？
Coze开源了Coze Studio和Coze Loop项目，前者工作流完整，有工作流引擎和插件框架；后者可调试、优化Prompt。采用Apache 2.0许可，适合个人和企业，还介绍了参与开源项目的方法及开源原因。