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都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
Harness Monitor：当多个 Agent 同时写代码时，如何看住质量
作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后，让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发，解决多 Agent 写代码时的质量问题，涉及观察、治理等多方面能力。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。
不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
推出 AnyLanguageModel：在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具，但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel，是 Swift 包，可替代 Apple Foundation Models 框架，支持多模型服务商，降低使用 LLM 难度。