斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
在这片喧嚣和迷雾之中，我们迫切需要一个清晰的导航图。而Jason Wei正是提供这份地图的最佳人选之一。他现任Meta超级智能实验室（Meta Super Intelligence Labs）的研究科学家，此前在OpenAI工作了两年，o1研发的主导者，更早之前是Google Brain的科学家。
全新AI工具EditVerse将图片和视频编辑整合到一个框架中，让你像P图一样轻松P视频。通过统一的通用视觉语言和上下文学习能力，EditVerse解决了传统视频编辑复杂、数据稀缺的问题，还能实现罕见的「涌现能力」。在效果上，它甚至超越了商业工具Runway，预示着一个创作新纪元的到来。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
浏览器「第三次世界大战」打响！OpenAI向谷歌扔下一个AI核弹，谁能掌握未来互联网之门的钥匙？互联网未来之战已然打响。OpenAI在所有人（尤其是山景城）最意想不到的时分，发布一款直指谷歌核心业务命脉的新产品。
为破解大模型长思维链的效率难题，并且为了更好的端到端加速落地，我们将思考早停与投机采样无缝融合，提出了 SpecExit 方法，利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”，在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%，vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero，一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发，通过三个智能体的协同进化，自动生成高质量、难度自适应的课程，并持续提升模型推理能力。
在科幻作品描绘的未来，人工智能不仅仅是完成任务的工具，更是为人类提供情感陪伴与生活支持的伙伴。在实现这一愿景的探索中，多模态大模型已展现出一定潜力，可以接受视觉、语音等多模态的信息输入，结合上下文做出反馈。
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
