近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
近期，基于大语言模型的智能体（LLM-based agent）在学术界和工业界中引起了广泛关注。对于智能体而言，记忆（Memory）是其中的重要能力，承担了记录过往信息和外部知识的功能，对于提高智能体的个性化等能力至关重要。
谷歌DeepMind的Genie 3是如何诞生的？这位主持人深入探访实验室内部，全球独家首测了Genie 3，扒出超多震撼细节。同时，前谷歌研究员的笔记中，也曝光了使用初体验，他直言：炸裂，Genie 3让我看到了游戏未来五年的尽头！
就在刚刚，智能体国家队集结，中国电子技术标准化研究院联合80余家产学研用单位，正式发起《智能体协议共建共享联合倡议》，智能体的中国方案来了！
一波未平，一波又起。 英伟达Triton推理服务器，被安全研究机构Wiz Research曝光了一组高危漏洞链。
深度研究智能体（Deep Research Agents）凭借大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，正在重塑知识发现与问题解决的范式。
近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
一场激动人心的 AI 国际象棋比赛即将开幕。 看够了研究者们天天在论文上刷新基准，是时候拉模型出来遛一遛，性能是不是真如传说中的碾压全场？
当前环境感知通信正逐步成为第六代移动通信系统（6G）的核心使能技术之一。为支撑其在复杂三维环境下的部署需求，西安电子科技大学、香港中文大学（深圳）和加拿大滑铁卢大学的研究团队联合提出了一个面向6G的高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，并构建了基于扩散模型的三维无线电图生成框架RadioDiff-3D。
陶哲轩最新发文总结AI领域现状，当前AI发展高度依赖经验与算力，缺乏理论支撑，导致成功难以复制、失败无法解释。辛顿、Rahimi、Jordan等也纷纷警示，AI的黑箱本质和缺乏解释性将限制其可持续发展。唯有建立坚实理论基础，AI才能真正走向透明、安全与可靠的未来。
