近期，DeepSeek-OCR 凭借其创新的「视觉文本压缩」（Vision-Text Compression, VTC）范式引发了技术圈的高度关注。为了解答这一疑问，来自中科院自动化所、中国科学院香港创新研究院等机构的研究团队推出了首个专门针对视觉 - 文本压缩范式的基准测试 ——VTCBench。
SmartSnap的核心思想是将GUI智能体从“被动的执行者”转变为“主动的自证者”。简单来说，智能体在完成任务的同时，还会主动收集、筛选并提交一份“证据快照集”。
哈工大、鹏城实验室、新加坡国立、复旦、北大联合发布了一篇重磅综述《AI Meets Brain: A Unified Survey on Memory System from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents》，首次打破认知神经科学与人工智能之间的学科壁垒，系统性地将人脑记忆机制与 Agents 记忆统一审视，
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。
近年来，大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展，很大程度上依赖于思维链（CoT）技术。所谓 CoT，就是让模型在给出最终答案前，先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式
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。
