在真实世界中，部署并不是一个孤立步骤，而是一条连续链路：工具能否被发现、是否被正确理解、能否构建环境，以及是否真的可以被执行。Deploy-Master 正是围绕这条链路，被设计为一个以执行为中心的一站式自动化工作流。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
MIT天才博士一毕业，火速加盟OpenAI前CTO初创！最近，肖光烜（Guangxuan Xiao）在社交媒体官宣，刚刚完成了MIT博士学位。下一步，他将加入Thinking Machines，专注于大模型预训练的工作。
上海AI Lab联合多家机构开源的Yume1.5，针对这一核心难题提出了时空信道联合建模（TSCM），在长视频生成中实现了近似恒定计算成本的全局记忆访问。
CaveAgent的核心思想很简单：与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照，不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学（HKUST）领衔的研究，为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
借鉴人类联想记忆，嵌套学习让AI在运行中构建抽象结构，超越Transformer的局限。谷歌团队强调：优化器与架构互为上下文，协同进化才能实现真正持续学习。这篇论文或成经典，开启AI从被动训练到主动进化的大门。
“我们只交付100%可以复现的轨迹。”
针对端到端全模态大模型（OmniLLMs）在跨模态对齐和细粒度理解上的痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent。这是一种基于「音频引导」的主动感知 Agent，通过「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环，实现了从被动响应到主动探询的范式转变。
最近一年，互联网上各种为RAG赛博哭坟的帖子不胜枚举。
