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One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
让 AI 像真人一样操控手机完成各种复杂任务
MobiAgent是强大的移动端智能体系统，含智能体模型家族、加速框架、评测基准。能让AI像真人操控手机完成复杂任务，提供开箱即用App，内置经验检索模块可自动优化规划。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
没想到 2025 年 AI 领域爆发最猛烈的居然是它
文章指出2025年AI编程领域爆发式增长，一年营收从几亿到百亿美金。因其适合编程场景，能帮助各用户群体，未来渗透率有望大幅提升。还分析了发展猛的原因，且认为其潜力大，赛道仍在加速。
谷歌2025年终回顾：Gemini 3领衔，六大领域全线突破
本文回顾谷歌2025年发展，从Gemini 1.5 pro开始有变化，到Gemini 2.5 pro质变。谷歌在模型、产品、创意、科学等六大领域突破，如Gemini 3系列模型表现出色，但Sam Altman仍认为谷歌失败。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
OpenAI推出云端编程智能体Codex，进一步推动软件工程领域变革
OpenAI昨夜发布研究预览版Codex，一款集成在ChatGPT中的高级编码智能助理。它基于codex - 1模型，支持多种编程语言，有深度代码分析等核心功能，还有codex - mini - latest API版本，或重构软件开发行业。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。