本文基于一项系统性研究《A Survey on the Optimization of Large Language Model-based Agents》，该研究由华东师大和东华大学多位人工智能领域的研究者共同完成。研究团队通过对大量相关文献的分析，构建了一个全面的LLM智能体优化框架，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。您有兴趣可以找来读一下这篇综述。
前脚被谷歌点名感谢空间训练平台，后脚又开源了空间模型！杭州六小龙群核科技发了一个空间理解开源模型SpatialLM，让机器人刷一段视频，就能理解物理世界的几何关系。结合之前发布的空间智能训练平台SpatialVerse，群核科技要为机器人提供从空间认知到行动交互的训练闭环。机器人也被「卷」到要上学了。
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计，使用提示词「a creative time display」，它可能会给出这样的结果：
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入，大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景，形式化推理与验证（formal reasoning and verification），也获得持续关注。
谷歌联合创始人、全球第七富豪拉里・佩奇 (Larry Page) 已经成立了一个 AI 创业公司。据外媒 The Information 本周四报道，拉里・佩奇成立了名为 Dynatomics 的创业公司，旨在用人工智能颠覆制造业。
当涉及到空间推理任务时，LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系，还需要结合地理数据和语义信息，生成准确的回答。为了突破这一瓶颈，研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架，旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
与3D物理环境交互、适应不同机器人形态并执行复杂任务的通用操作策略，一直是机器人领域的长期追求。
GOSIM 是致力于为创新项目搭建全球化的开放、多元、包容的合作与发展平台。2025 年 5 月 6 - 7 日，GOSIM AI Paris 2025 大会将于在法国巴黎 Station F 举行，诚邀全球顶尖的 AI 专家、技术开发者、学者和开源创新者齐聚法国巴黎，共同探讨 AI 技术的未来发展。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。
大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。
