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告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
全球首个AI投资大赛落幕！阿里Qwen 20%收益夺冠，GPT-5亏到只剩三成
历时17天的AI实盘投资大赛Alpha Arena落幕，阿里千问Qwen精准操盘，收益率超20%夺冠，DeepSeek位列第二，两款中国模型包揽冠亚军且是唯二盈利者，美系四大模型全线亏损，GPT - 5亏超60%垫底。
双管齐下：联邦学习防投毒攻击与梯度泄露，华南理工深北莫研究成果登上TMC与IoT
随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。
RL 是新的 Fine-Tuning
今年 9 月，Thinking Machines 研究使 LoRA 重获重视。OpenPipe 创始人 Kyle Corbitt 访谈指出，多数场景微调 ROI 低，RL 将融入 agent 生命周期成主流，但 RL 落地难在环境搭建，World Model 或为关键。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体，会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划，利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳！华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget，它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系，经实验验证优势明显，背后团队由华人学者领衔。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。