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别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型，多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3！网友评论两极分化
昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型，通过并行思维输出答案，在多领域及测试中表现佳，但网友评价不一。
OpenAI拿IMO金牌是火了，但惹怒大批人：抢发炒作，抢学生风头
OpenAI宣布其模型在IMO竞赛得分35/42获金牌，十分高调。但IMO曾要求AI公司赛后一周公布结果，避免抢学生风头。谷歌很低调，OpenAI却提前公布，引发不满。此外，其金牌成色也遭质疑。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
多模态模型学会“按需搜索”，少搜30%还更准！字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。