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从OpenAI回国的90后姚班博导，打造了国内首个开源Agent训练框架：从OpenAI团队解散与重组，看智能体十年沉淀
本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究，回国后投身学术与创业，打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验，探讨创业、技术发展等问题。
LangChain CEO 再聊 Agent：chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来
LangChain CEO Harrison Chase 和企业 Agent 平台 Dust 的 CEO Stanislas Polu 在播客中探讨 Agent 发展。他们认为 Agent 是光谱，Agentic 程度更重要；chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来；还谈及多智能体系统及 AI 创业等话题。
科学家首次实现修正线粒体DNA突变，治愈不治之症打开新大门
荷兰科学家在《PLOS Biology》发文，称用DdCBE成功纠正线粒体DNA突变。研究在原代成人细胞中验证其能恢复线粒体功能，还探索了modRNA和LNPs递送系统，虽距临床尚有数年，但意义重大。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
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。
AI 能耗救星！这个能倒着走的「可逆计算」芯片，将能耗直降10倍
最新研究提出可逆芯片，通过让计算「倒着走」，有望将AI能耗直降10倍。它基于热力学原理，避免删除数据以减少热量产生。经几十年探索，如今可逆计算或成延续计算进步关键。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核，性能比人类专家优化得还要好！翻倍碾压原生PyTorch，华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的，在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码，还使用多分支探索模式。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
对话陈炜鹏：Loopit 有了 1500 万件作品之后，我们决定做自己的互动世界模型
Loopit 今年 2 月上线，已积累近 1500 万作品，北美数十万青少年成稳定用户。在此基础上，团队发布互动世界模型 Zing - 0.5，探索互动内容新形态。陈炜鹏认为模型与应用应结合，自研是为拓展产品边界。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。