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LSTM之父向何恺明开炮：我学生才是残差学习奠基人
LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声，称残差学习30年前已诞生，1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题，为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。
Agent-World：扩展真实世界环境，让智能体与环境协同进化！
文章提出Agent-World，将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合，构建了1978个环境、19822个工具。实验表明，其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型，还分析了环境规模与自进化对性能的影响。
横扫19项榜单！大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒，在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩，应用于机器狗，还提出新训练范式，统一四大能力，重新定义通用具身智能。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒！
当全行业争论30B能否挑战万亿参数时，清华大学等联合研发的AgentCPM - Explore智能体模型用仅4B参数，在深度探索类任务有出色表现，且开源全流程配套工具，打破小模型性能局限。
刚刚，Meta宣布正式成立「超级智能实验室」！11人豪华团队首曝光，
据彭博社消息，扎克伯格在内部备忘录宣布重组AI团队，合并到新成立的「Meta超级智能实验室」，由Alexandr Wang领导，还曝光11位从OpenAI等挖来的人才，将致力于开发Llama系列模型等。
多智能体编排太繁琐？MASFactory用Vibe Graphing直接「话」出来了
多智能体系统编排当前较为繁琐，北京邮电大学开源 MASFactory 框架，提出以图为中心架构和 Vibe Graphing 开发范式，将开发推向自然语言驱动时代，系统评估显示其效果良好。
Pinterest 部署生产级模型上下文协议生态系统，赋能 AI 智能体工作流
Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议（MCP）生态系统，驱动 AI 智能体，实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等，替换零散对接方式，让语言模型调用工具、访问数据，还能执行多种任务。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
OpenClaw大更新，AI智能体不再是黑箱！官方口号：少点神秘
4月25日，OpenClaw发布v2026.4.25版本，官方口号“Less mystery， more machinery”。此次更新核心指向AI智能体下半场要更透明、可控，涵盖语音、可观测性、插件启动等多方面改进。