蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式 Rubicon，通过构建业界最大规模的 10,000+ 条「评分标尺」，成功将强化学习的应用范围拓展至更广阔的主观任务领域。用 5000 样本即超越 671B 模型，让 AI 告别「机械味」。
当OpenAI的CEO Sam Altman说出"未来几年将出现第一家由一个人创立的十亿美元公司"时，整个硅谷都震惊了。这听起来像天方夜谭，但仔细想想，这个预言可能正在成为现实。传统的创业模式——从想法到融资到招聘到产品开发——正在被一种全新的范式所颠覆。
LangChain 发布了 Open SWE，这是一个完全开源的异步编码智能体，旨在在云端运行并处理复杂的软件开发任务。公司表示，Open SWE 代表了从实时“副驾驶”助手向更自主、长期运行的智能体的转变，这些智能体可以直接集成到开发人员现有的工作流程中。
近期多项研究 [1-2] 表明，即使是经过安全对齐的大语言模型，也可能在正常开发场景中无意间生成存在漏洞的代码，为后续被利用埋下隐患；而在恶意用户手中，这类模型还能显著加速恶意软件的构建与迭代，降低攻击门槛、缩短开发周期。
AI虚拟细胞（AIVC）旨在借助海量生物数据与AI模型，精确模拟细胞在各种基因或药物扰动下的响应状态。最近两年，AIVC正快速渗透到生命科学与医药研发领域，但仍面临数据类型繁杂、模型难以泛化、缺乏统一标准等制约。2025年6月，Arc Institute发起首届“虚拟细胞挑战赛”，通过构建统一的数据基座与测评标准体系，引导细胞建模走向规范。
DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。
AI作画、生视频，可以「自己救自己」了？！ 当大家还在为CFG（无分类器引导）的参数搞到头秃，却依然得到一堆“塑料感”废片而发愁时，来自清华大学、阿里巴巴AMAP（高德地图）、中国科学院自动化研究所的研究团队，推出全新方法S²-Guidance (Stochastic Self-Guidance)。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
华为诺亚方舟实验室最近联合香港大学发了一篇针对"Deep Research Agents"（深度研究代理）的系统性综述，在我的印象中，这是他们第二次发布关于Deep Research的综述论文。上一篇里提供了一个结构导向 (Structure-Oriented) 的视角，核心是“分类”。
AI生成的人物和场景转头就变样，缺乏一致性？ nonono，这回不一样了，康康下面的demo！ 游戏地图：《塞尔达传说》中的绿色田野
