工具、技能、记忆连成网，北大等提出自进化程序图PG，越用越聪明（在新窗口打开）
当Agent已经能够调用工具、使用技能并保存记忆，一个更进一步的问题是：这些能力怎样在任务中配合，又怎样从过去的执行中积累可复用的经验？
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
ACM Multimedia 2026 Oral｜从「转述痕迹」到「看见证据」：ForgeryVCR用视觉中心推理重塑图像取证范式（在新窗口打开）
随着编辑工具与生成模型的快速普及，「改图」正在变得越来越容易，篡改者可以在几乎不改变画面观感的前提下完成内容伪造，给内容真实性核验、平台治理与数字媒体信任带来新的风险。因此，图像取证与可信鉴伪证据，成为了内容安全中尤为重要的一环。
简单讲讲 Agent 的工作原理（在新窗口打开）
现在的 Agent 的产品越来越多，有些主打 Coding，有些事做日常办公，也有些用于情感陪伴虽然这些产品的用途不同，背后的工作原理其实都大同小异，便是 Harness 对上下文的自动化编排
AI 桌面换装视频火了，1 分钟教你复刻！傻子可懂（在新窗口打开）
最近 AI 桌面换装视频突然爆火，Twitter 上随便一条就是百万播放。
预训练Token消耗直接腰斩！上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务，开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview（在新窗口打开）
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？
刚刚，中国AI占领全球前四！（在新窗口打开）
AI视频，已经开始挑战「实时造世界」了！
假如有一万张卡，RL训练该怎么扩大规模？十万张呢？（在新窗口打开）
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
用GPT-6 Astra就能直接控制机器人？可具身真机没那么简单（在新窗口打开）
谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。
Agent版Hugging Face来了，openJiuwen发布首个开源智能体资产平台（在新窗口打开）
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
GPT-6 Astra搓3D刷屏后，3D生成的竞争规则变了（在新窗口打开）
谁还没有被GPT-6 Astra搓3D的案例狠狠刷屏啊！
6天烧光2000多万，拿下开源第一！小米史无前例「炼丹直播」收官（在新窗口打开）
6天，2000多万，小米这场史无前例的「炼丹直播」终于尘埃落定。
具身智能开始拼高质量数据了！灵初Psi-R2.5用强 Pair Data重做训练链路（在新窗口打开）
两年前，一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
大模型正在吃掉搜索广告位，下一代广告该怎么做？人大高瓴、斯坦福把拍卖写进Token生成过程（在新窗口打开）
搜索结果里但凡出现 AI 摘要，用户点开普通网页的几率就几乎腰斩。Pew Research Center 对美国用户在 Google 上大规模浏览行为的分析发现：有 AI 摘要时，用户点击传统搜索结果的比例从 15%直接暴跌至 8%。
实时世界模型进入“全科生”阶段，PixVerse R2先交卷！（在新窗口打开）
这年头，实时生成的世界模型越来越会「造世界」了。
「一人剧组」杀疯了！LibTV 1.5，一下午拍完一集爆款AI漫剧（在新窗口打开）
最近，AI漫剧可太火了。 根据DataEye报告，上半年全网新上线AI短剧超22万部，市场规模突破220亿元，用户数破6亿！ 而「一人剧组」，正在成为这个时代最生猛的力量。一个人加一台电脑，一天干完一整个剧组的活。 但说实话，生成一段视频不难，难的是把一个故事从头到尾讲好。 你写完剧本想改一句台词，整篇被AI重写了；你捏了个好看的角色，下一个镜头又变了一张脸；你脑子里有一场追车戏的运镜设计，但光靠文字怎么也描述不清楚。 这些卡点，才是「一人剧组」真正的制作瓶颈。 刚刚，好消息来了！ 就在这几天，LibTV 推出1.5版本更新，升级了五大独家功能——包括角色造型、原创编剧、导演分身、3D虚拟影棚
DeepSeek新论文公开Agent训练！梁文锋署名（在新窗口打开）
大模型训练拼的是算力，Agent训练拼的是环境。
体验完Meta的Muse，原来这才是我们想要的AI助理（在新窗口打开）
AI助理开始进入日常。 这几天Meta的Muse火得有点夸张。 9月8日发布以后，它很快冲到美国App Store免费榜前列，并且发布 12 天后下载量已经达到约280万，Meta的股价也跟着大涨。 刚看到它的时候甚至想过一个很简单的说法，美版豆包，操作门槛低，不需要这么多花里胡哨。 它看起来确实很像一个更会办事的聊天产品。打开之后，最显眼的依然是聊天框，你可以跟它聊任何事情，也可以新建旁支对话。 顶部还会挂着一个属于你的Muse小人，可以修改角色形象以及名字。 任务运行时，角色下面会显示当前状态，比如正在浏览网页、生成视频、整理文件。点进去还能看到它具体的运行状态，做过哪些事情，以及哪些操作
一人公司营收千万，「豆包工作」是我的新晋合伙人（在新窗口打开）
OPC公司，因为人少，更得看重效率。 现在我自己有两条业务线，一条做出海营销，一条做意识永藏服务。 前者是帮品牌把东西卖到海外去，从市场调研、竞品分析到素材产出、投放监控，全链路都需要为结果负责； 后者更特殊一些，帮高净值客户把他们的人生经历和记忆整理成数字化资产，说白了就是用AI帮人把「记忆中的自己」留下来。 这两块业务有一个共同点，都很依赖文档处理、信息整合和多步骤任务执行。 我自己搭建过不少AI工作流、多Agent方案，但说实话虽然能提效，很多关键节点的打通，总感觉差了一口气。 有些复杂任务跑到一半方向就跑偏了，还得盯着它改。 最近豆包工作搞了一轮大升级，新增了目标模式和计划模式，还上线
冻结模型权重，Agent还能持续进化：ModularRSI探索Harness自我改进（在新窗口打开）
近日，IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI，尝试让 Agent 根据自身执行经验，持续修改模型外围的运行机制——Harness。
清华大学联合无问芯穹开源具身智能云原生纳管平台RLark，5分钟接入、10秒启动任务（在新窗口打开）
一架架飞机在空中有序飞行，按时起降，看似只是飞机自己的事情，实际上，它需要持续与机场、跑道、航线以及地面资源系统协同。
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