蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注，在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统，显著降低医生手工标注负担。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
在可验证强化学习（RLVR）的推动下，大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中，LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互，现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活，但许多网络任务重复繁琐，降低了效率。为了解决这一问题，研究人员正在开发基于大型基础模型（LFMs）的智能体——WebAgents，通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令，显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结了WebAgents的代表性方法，全面梳理了相关研究进展。
上上周我们一起测试了六款视频Agent， Agent们手里有一堆音频、视频、剪辑、生图等工具，由他们决定调用顺序成片
从“模型即服务”（MaaS）到“智能体即服务”（AaaS）的转变，标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”，而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。
一句话概括，花大价钱请来的AI智能体天天搁那儿“过度思考”，这篇论文教你如何让它“该省省该花花”，别再当冤大头了，当你给智能体卸掉复杂记忆/冗余规划这些"奢侈品"后，发现它跑得比香港记者还快还便宜。
近一年来，围绕人工智能（AI）、生成式 AI（GenAI）和大语言模型（LLM）的炒作愈演愈烈，大众的兴趣翻了一番，针对 AI 的投资激增，各国政府也采取了更加明确的立场。根据一些人的说法，AI 与人类的未来息息相关。
