通用AI Agent天花板！腾讯开源「云雀智能体」，从审核提效、谣言识别到财报分析，回答个有理有据
> 作者北辰，机智流编辑部校对大模型、工作流、AI Agent……这些去年还是新鲜热点的词汇，现在已经是我们生活中最常用的工具了。过去一年我们尝试了很多新的AI产品，也为自己的工作搭建了不少 Agen
阅读全文智能体推理能力新标杆！美团开源560B MOE模型LongCat-Flash-Thinking-2601
图片由AI生成在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已经从单纯的“知识库”进化为能够进行复杂推理的“思考者”。然而，真正的智能不仅在于内部的思辨，更在于与外部世界的有效互动。当模型能够像一个智能代
阅读全文上周 HF 论文 TOP 20｜Agent 推理综述, EvoCUA, Being-H0.5 等
(1) Agentic Reasoning for Large Language Models论文 ID：2601.12538论文简介：由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等机构提出了Agentic Rea
阅读全文MXFP4 是什么精度？赋能 OpenAI GPT-OSS 模型在普通硬件运行的 4Bit 精度秘密
> 本文由 Intern-S1 等 AI 生成，机智流编辑部校对借助原生MXFP4精度，GPT-OSS-120B可在单块H100 GPU上运行，而GPT-OSS-20B仅需16GB内存即可容纳。MXF
阅读全文八百篇参考文献的智能体系统指南！Meta、Deepmind等联合万字综述，详解Agentic Reasoning的三层进化路线图——基础、自演化与集体智能
一句话总结：这篇综述将大模型智能体的“推理—行动—学习”统一为 Agentic Reasoning 框架，并用“基础能力→自进化→多智能体协作”三层环境动态与“in-context 编排 vs pos
阅读全文万字详解Langchain多智能体系统之Handoffs模式：状态驱动的角色切换架构与实践指南
> 作者：李剑锋前言01 handoffs 简介在前面介绍多智能体（Multi-Agent）时，我们已经提到过：多智能体系统并不存在唯一的实现方式，而是可以根据任务复杂度与协作需求，采用不同的架构模式
阅读全文人形机器人终于可以精准射门？港大ARCLab团队用STOFT算法让踢球也能有自然“回摆动作”
图片由AI生成在机器人研究领域，足球一直被视为检验机器人综合能力的“试金石”。从1997年首届RoboCup开始，无数科研团队致力于让机器人在绿茵场上驰骋。然而，尽管技术在不断进步，我们看到的机器人踢
阅读全文离“AI 程序员”还有多远？拆解 170+ 篇文献，中大团队理清了 LLM 解决真实 Issue 的技术版图
> 本文由中山大学DeepSoftwareAnalytics组投稿论文标题：Advances and Frontiers of LLM-based Issue Resolution in Softwa
阅读全文聊聊大模型推理系统之 MixServe：用“通信重叠”榨干集群带宽，MoE推理效率再上新台阶
图片由 AI 生成在大模型推理日益成为 AI 基础设施核心能力的今天，Mixture of Experts（MoE，混合专家） 模型凭借其“稀疏激活”机制，在万亿参数规模下仍能维持可控的计算开销，正迅
阅读全文直播预告｜迈向通用持续学习：基于记忆强化的智能体自进化框架
2025 年 12 月 29 日，记忆张量MemTensor 凭借项目 《基于记忆强化的 CANN 算子持续进化方案（MemRL）》，获得昇腾 AI 创新大赛 · 全国总决赛 · 初创赛道金奖。在大模
阅读全文是时候好好测测你的智能体了——Anthropic 解密智能体评估
一句话总结：Anthropic 分享了一套涵盖核心定义、框架选型、三类评分器及八步实操路线的 AI 智能体评估体系构建指南，旨在通过评估驱动开发帮助团队摆脱盲目迭代困境，实现智能体的系统性性能提升与持
阅读全文媲美Gemini 2.5 Pro！阶跃星辰STEP3-VL-10B技术报告：统一预训练+并行协同推理，多模态模型迎来轻量化革命
图片由AI生成在多模态大语言模型（MLLMs）的发展历程中，“越大越强”似乎早已成为行业默认的共识。以Gemini-3-Pro、GPT-5.2为代表的闭源前沿模型，凭借千亿甚至万亿级别的参数规模不断突
阅读全文Mini-sglang-02: KV Cache管理与调度逻辑全解析
> 作者：企鹅火烈鸟🦩引言上一章我们聊了mini-sglang的前端调度逻辑，这一节，我们就深入拆解它的KV Cache管理机制与调度核心逻辑。重点搞懂mini-sglang特有的前缀复用KV Cac
阅读全文Manus拿下事实准确率第一！NTU提出DeepResearchEval，实现AI深度研究评估任务自动构建、维度动态生成、事实全面核查
图片由AI生成在大语言模型飞速发展的今天，AI已经从单纯的文本生成向具备自主执行复杂任务的智能体演进，其中深度研究系统成为极具代表性的应用方向。这类系统能够自主完成网页浏览、信息检索、跨源验证与多视角
阅读全文万字详解LangChain智能体测试：从单元测试到行为轨迹追踪
> 作者：李剑锋简介在最新的 LangChain 文档中，添加了测试（Test）部分的内容，其主要针对的是智能体方面的测试。日常情况下，我们通常测试的内容主要是一些实际运行的函数，其有几个非常重要的性
阅读全文首个针对视频深度研究的开放域基准：VideoDR 重新定义视频推理，Workflow 与 Agentic 孰优孰劣？
图片由 AI 生成在多模态大模型飞速发展的今天，我们似乎已经习惯了 AI 能“看懂”视频。但是，真正实用的智能体（Agent）仅仅能复述视频内容是远远不够的。想象一下，当你看到一个旅游博主的 Vlog
阅读全文Agent Skills 才是你的摸鱼飞升秘籍（附保姆级教程）
> 作者：北辰A社又抽风了，这两天"封杀"了一大批第三方 Claude 的应用，不知道小伙伴们有没有被牵连~作为一名成熟的"吃瓜群众"，小编想说：神仙打架归神仙，咱该摸的鱼还得摸。今天为大家推荐的是摸
阅读全文聊聊大模型推理系统之 MPK：把整个大模型推理“塞进”一个 GPU 内核？这次是编译器干的
图片由AI生成在大模型推理延迟日益成为 AI 应用瓶颈的今天，有没有一种方法，能彻底绕过成百上千次内核启动开销、消除 GPU 内部“空转气泡”，并自动融合计算与通信？最新研究给出了肯定答案。来自卡内基
阅读全文从工作流到自主决策：Anthropic 揭秘高效智能体的工程方法论
一句话总结：这篇文章深入探讨了如何构建高效智能体，分享了Anthropic工程团队在智能体架构、工作流程和工具设计方面的宝贵经验，并为开发者提供了实际的应用指导。原文链接：https://www.an
阅读全文Mini-sglang-01：从Client到Scheduler的消息流转之旅
> 作者：企鹅火烈鸟🦩引言最近学习mini-sglang，这是一个更轻量化的大模型推理系统。在这之前，已经有很多不错的文章分析过sglang 的 schedule系统。我们这篇文章决定从消息自客户端发
阅读全文当工作记忆走进 FFN：PaceLLM 如何重塑大模型的长上下文能力
> 本文来自社区投稿，作者：眸深智能图片由AI生成大模型的长上下文，真的只是“窗口不够大”吗？过去一年，大语言模型的上下文窗口一路被拉长：64K、128K，甚至 200K token 已经不再稀奇。但
阅读全文从表单提交到验证码破解：结合视觉大模型的 Playwright 应用实战
> 作者：李剑锋简介在上一篇文章中（万字长文！从 requests 到 Playwright，两个简单项目带你理解 Python 爬虫到底能干什么），我们已经系统梳理了 爬虫的基本框架与核心概念：从浏
阅读全文仅用1/12数据，撬动人形机器人全身精准追踪！稳定完成跑跳急停、跨栏等复杂动作
> 本文来自社区同学投稿1/12 数据→49 小时泛化——“算法巧劲”替代“数据蛮力”让人形机器人具备稳定、精确且可泛化的全身运动能力，始终是机器人控制领域的核心挑战之一。尤其是在面对高动态、多样化的
阅读全文报名倒计时丨1月24日Milvus社区广州Unstructured Data Meetup（新年第一场）
1月24日，Unstructured Data Meetup 即将登陆广州！Unstructured Data Meetup 以非结构化数据和 GenAI为主题，面向开发者的技术分享线下聚会，该活动源
阅读全文聊聊大模型推理系统之 L4：为什么你的128K长上下文服务总是慢？原来卡在批次长度不均
在大模型推理服务中，长上下文（128K+ tokens）正成为标配，但你是否注意到，一个混杂着“100 token 短请求”和“64K token 长请求”的批次，会让 GPU 效率直线下降？最新研究
阅读全文2026 年，Agent 会把世界推向哪里？
> 本文由 Intern-S1 等 AI 生成，机智流编辑部校对2026伊始，AI好消息不断，先是 GLM 和 MiniMax 香港IPO在即，接着 Manus 被 Meta 天价收购，字节也上线了海
阅读全文字节版NotebookLM悄悄上线，深度评测AnyGen：真的是NotebookLM的国产替代吗？
> 作者：羰汤羰引言：AnyGen 是什么？会议结束后，面对手机里十几张白板截图和一段长达一小时的录音，你是不是又要花两个小时才能把它们变成一份合格的会议纪要？周报截止前，对着写好的文档发愁，如何才能
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> 本文转载自知乎田渊栋，CMU 机器人系博士，深耕计算机软件领域，曾任职谷歌无人车项目组、Facebook 人工智能研究所，目前担任 Meta GenAI 研究员 / 总监。下面，是田渊栋对2025
阅读全文福利｜vLLM大模型推理工程师（实习生+正式员工）长期内推
> 本文转载自 vLLM，内推渠道见文末大模型发展如火如荼，vLLM也已经成为大模型推理领域的主流框架，被各大云厂商（如AWS、Google cloud、Microsoft azure、阿里云、火山引
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图片由 AI 生成引言：打破参数魔咒的轻量王者近年来，大语言模型（LLM）的发展似乎陷入了一种“参数竞赛”的怪圈：模型越大，性能越强，但随之而来的是高昂的训练成本和巨大的能源消耗难题。对于大多数开发者
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