字节清华联手开源！CUDA Agent：让AI自动写出比编译器快3倍的GPU内核

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OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式

OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式logo近年来，大模型技术的发展正在推动 AI 从 "回答问题" 逐渐迈向 "执行任务"。在这一转变过程中，一个新的研究方向正在快速兴起：A

ICLR26 Oral | 字节MemAgent：突破350万字！RL重塑大模型记忆

大家好，我是HxShine今天分享一篇由字节跳动（ByteDance Seed）和清华大学智能产业研究院（AIR）联合发表的关于大模型长文本处理的文章，Title: MemAgent: Reshap

Qwen推出DeepPlanning Benchmark：Agent真正搞定购物和旅行规划了吗？

大家好，我是HxShine，前段时间Qwen推出C端应用，跑通购物，外卖，旅行，支付等场景，但是Agent离真正跑通这些任务还差多远呢？Qwen团队推出DEEPPLANNING Benchmark进

NIPS25最佳论文｜阿里Qwen提出「门控注意力」：极简改动，推开LLM效率与稳定新大门

大家好，我是HxShine今天分享一篇Qwen在NIPS25的Best paper，标题为 "Gated Attention for Large Language Models: Non-linea

从AlphaEvolve到ThetaEvolve：开源小模型如何通过“进化”掌握高深数学技巧？

大家好，我是HxShine，好久不见～今天分享一篇来自微软（Microsoft）和华盛顿大学（University of Washington）等机构合作的最新论文，Title: ThetaEvol

深度解读：Alpha Arena背后细节，LLM距离“华尔街之狼”还有多远？

今天分享一篇来自AI研究机构 Nof1 的文章，Title: Exploring the Limits of Large Language Models as Quant Traders（探索大型语

Trade in Minutes! 揭秘首个将策略与执行完全分离的量化交易Agent

今天分享一篇来自同济大学与微软亚洲研究院等机构的文章，题为 《TRADE IN MINUTES! RATIONALITY-DRIVEN AGENTIC SYSTEM FOR QUANTITATIVE

SOTA诞生！Meta发布AIRA-dojo框架，AI智能体Kaggle竞赛奖牌率提升至47.7%

大家好，我是HxShine今天分享一篇来自Meta FAIR、伦敦大学学院（UCL）和厄勒布鲁大学的研究人员共同发表的文章，Title: Al Research Agents for Machine

AI Agent落地必读：深度解读OpenAI 姚顺雨 的T-bench，如何评测智能体的“真功夫”

大家好，我是HxShine，今天继续来分享OpenAI 姚顺雨 的一篇文章，这篇文章探讨了Agent实际落地时该如何评测，他在the second half里面也提了这篇文章，是Agent真正落地到

ACL 2025 | 蚂蚁GALLa：用图结构增强代码大模型，让代码理解更精准！

▍简介本文源于蚂蚁集团与上海交通大学的校企合作项目，目前已被 ACL 2025 主会接收。ACL（Annual Meeting of the Association for Computational

AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习

近年来，大型语言模型（LLM）智能体已成为AI领域的热点，它们能自主使用工具、进行多步推理，完成复杂任务，如深度研究、代码生成、多轮对话等。然而，现有的LLM智能体面临两大困境：一是依赖静态、手工设计

当前AI-Scientist Benchmarks深度分析报告

1 概述1 TL;DR — 核心结论（要点）1. 目前衡量 “AI 当科研助理 / AI-Scientist” 的 benchmark 大致落在两条主线：（A）论文复现 / 代码实现（repro /

再看SWE-Bench：论一个好的benchmark是如何推动2025 Agentic编程范式的发展

大家好，我是HxShine～今天继续来看下经典的code benchmark之SWE-BENCH的细节, 其由普林斯顿大学和芝加哥大学联合发表于ICLR 2024，Title: SWE-bench

清华大学｜从互联网架构视角，重新审视AI智能体通信的挑战与机遇

大家好，我是HxShine。今天分享来自中关村实验室和清华大学的一篇观点文章：AI Agent Communication from Internet Architecture Perspectiv

再看GAIA Benchamrk：他是如何推动Agent系统的发展的？

大家好，我是HxShine。今天再来看看GAIA Benchmark的细节，来看看GAIA如何成为Agent领域最经典的BenchMark之一。它由Meta FAIR、Hugging Face、Au

斯坦福最新研究：最强LLM也搞不定前沿代码！Gemini 2.5 Pro成功率不足40%

大家好，我是HxShine今天分享一篇来自斯坦福大学的Benchmark文章，Title: ResearchCodeBench: Benchmarking LLMs on Implementing

中国科大认知全重实验室发布 Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台

中科大认知智能全国重点实验室开发实现 Science-Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，融合了规划（Planning）、行动（Action）、记忆（Memory）、反思（Refle

再看OpenAI PaperBench：Agent离独立复现AI论文还有多远？

大家好，我是HxShine今天分享一篇来自OpenAI的文章，Title: PaperBench: Evaluating AI's Ability to Replicate AI Research

字节也来卷Agent工具调用了？FTRL: 无需外部工具，五步自动化构建训练环境，LLM工具调用能力飙升10%

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ICML 2025｜AI智能体也能自我进化？威斯康星大学提出MetaAgent框架，让AI自己设计AI

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ICLR25 | 告别手搓workflow！AI 能自己设计更强智能体吗?

今天分享一篇ICLR25的一篇文章，标题为：AUTOMATED DESIGN OF AGENTIC SYSTEMS（自动化Agent设计系统）。手写workflow太累啦，这篇文章探讨了如何自动化设

CMU ｜LLM在数学推理能力的提升是否能迁移到其他领域？

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DeepMind | 合成数据+RL，SWiRL让大模型拥有超强“工具脑”！

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ACL25 | SURVEYFORGE: 让AI写出结构严谨、引用精准的高质量综述

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ACL25 | DOLPHIN，Closed-loop Auto-research系统来帮你自动做科研了！

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成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力

本文作者来自通义实验室和北京大学，第一作者是北京大学智能学院博士生孙浩，主要研究方向是RAG和Agent，在 NeurIPS、ACL、EMNLP 等国际顶级会议上发表多篇论文，师从张岩教授。该工作在阿

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Microsoft | reward model需要用推理模型吗？

今天分享一篇来自Microsoft公司、清华大学和北京大学的一篇文章，Title: Reward Reasoning Model: 奖励推理模型。这篇文章探索了一种名为“奖励推理模型（RRMs）”的

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