2025就要过去了。UC Berkeley、Stanford和IBM联手做了一件大事。他们调研了306份在一线“造 Agent”的从业者问卷，并深度访谈了20个已经成功落地并产生价值的一线企业案例（涵盖金融、科技、医疗等领域）。试图回答一个最朴素的工程问题：一个能用的、赚钱的Agent，到底是用什么架构搭出来的？
当问题又深又复杂时，一味上最强模型既贵又慢。测试时扩展能想得更久，却不一定想得更对。
紧急反击！自从谷歌放出Gemini 3之后，OpenAI快被逼疯了，奥特曼甚至宣布公司进入了「红色警戒」状态。据The Verge爆料，熟悉OpenAI计划的消息人士透露，OpenAI将在下周（12月9号）发布GPT-5.2，首次对Gemini 3做出正面回应。
奥特曼又得拉响红色警报了。刚刚，谷歌再次扔出重磅炸弹——Gemini 3 Deep Think正式上线！轻松把草图变成逼真3D场景，不仅结构还原到位，就连镂空花纹与光影都处理得明明白白。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天，我们已经习惯了这样一个常识： 视频生成的第一帧（First Frame）只是时间轴的起点，是后续动画的起始画面。
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
太劲爆了！不过半月，谷歌DeepMind终于放出了IMO最强金牌模型——Gemini 3 Deep Think。今天，Gemini 3 Deep Think已在Gemini App上线，所有Ultra用户即可体验。
Vision–Language–Action（VLA）策略正逐渐成为机器人迈向通用操作智能的重要技术路径：这类策略能够在统一模型内同时处理视觉感知、语言指令并生成连续控制信号。
这篇论文由北京航空航天大学、阿里巴巴、字节跳动、上海人工智能实验室等几十家顶尖机构联合撰写，全文长达303页，是对当前“代码大模型（Code LLMs）”领域最详尽的百科全书式指南。
