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出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
8秒极速生成！复杂场景图像定制低成本轻松驾驭，已开源丨字节北大联合发布
字节跳动与北大联合推出支持多条件组合的统一图像定制化生成框架DreamO，能实现主体、身份等多样化定制。与商业大模型比，它开源、成本低、速度快，8 - 10秒可完成图片定制。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
Agent 狂欢热潮下的冷思考：为什么规模化落地总是陷入僵局？
Agent热潮下企业规模化落地遇阻，因其与传统AI应用不同，面临弹性、运维和治理挑战。腾讯云Agent Runtime围绕Agent生命周期构建基础设施，覆盖两大核心场景，已获批量验证。
给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别？它如何工作？如何快速构建智能体？
文章对比AI智能体与传统AI应用，指出前者更像“乐高积木”，可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环，还给出快速构建通用方法，如明确目标、选框架等。