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关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
程序员从此不再写代码！红杉专访Codex团队，o3白菜价真相曝光
红杉专访OpenAI Codex团队，揭示AI编程未来。Codex从代码补全演化为智能体，强调委托心态，开发者从动手转向审核。还爆料OpenAI内部有递归自我改进的AI Alice。
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。
打破AI能力的惯性评估方式，红杉中国推出全新双轨基准测试xbench｜甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
AI大厦需要新的地基！
文章指出Scaling Law面临挑战，数据对AI愈发重要，数据库正从存储介质向AI运行的地基进化。OceanBase提出构建Data×AI能力，正从一体化数据库向一体化数据底座演进，全力拥抱AI。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。
Meta把内部设计系统开源了，支撑内部13000+应用，专为Agent调优
Meta开源的Astryx大更新，改造成Agent适配设计系统。它已在Meta内部演进8年，支撑13000+应用，提供150+可访问、可主题化的UI组件及开发工具，让人和AI用同一套语言。
大模型已经够聪明了，为什么 95% 的 AI 项目还是跑不出 ROI？
2026年AI落地现悖论，模型能力强但多数项目难有ROI，原因是数据未准备好。腾讯云在AI产业应用大会宣布升级全栈数据平台，推出DataBuddy，可在多场景实现对话即交付，解决数据问题助力AI落地。