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打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！
作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废，给出实战路径：先挑极小明确问题，选基础大模型，决定交互方式，搭建骨架工作流，谨慎加记忆功能，配能用界面，小步快跑迭代，控制好范围。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域？
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足，OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架，成果模型OVR在12个基准测试刷新记录，揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
10岁孩子都能训机器人！对话松应科技创始人：做物理AI界的“安卓”挑战英伟达，正将其开源开放
松应科技创始人聂凯旋表示团队对标英伟达，四年达其主流能力，产品落地多家企业。松应发布 ORCA Lab 1.0 开发者版，降低具身智能研发门槛。其采用开放生态，构建数据策略，目标培养物理 AI 人才，推进自主创新。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型，硬刚OpenAI
彭博消息，DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化，计划Q4推出。此前该司模型表现佳，技术已在多领域落地，但构建AI Agent仍有挑战。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。