上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
大家好，我是袋鼠帝一直以来我写了不少AI知识库相关的分享。
RL + LLM 升级之路的四层阶梯。
昆仑万维Skywork-R1V 2.0版本，开源了！这一次，它的多模态推理实现了再进化，成为最强高考数理解题利器，直接就是985水平。而团队也大方公开了各项技术秘籍，亮点满满。可以说，R1V 2.0已成为团队AGI之路上的又一里程碑。
近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力，不仅具有重要的研究与应用价值，也是迈向通用人工智能的关键一步。
无需数据标注，在测试时做强化学习，模型数学能力暴增159%！
通过蒙特卡洛树搜索筛选高难度样本，ThinkLite-VL仅用少量数据就能显著提升视觉语言模型的推理能力，无需知识蒸馏，为高效训练提供了新思路。
在大语言模型（LLMs）竞争日趋白热化的今天，「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
人工生命的革命来临！帝国理工的研究人员，开源了名为CAX的硬件加速工具。只需几行代码，就能复刻人工生命实验，模拟速度可提升2000倍，部分表现甚至超过了GPT-4！
新加坡-麻省理工学院研究联盟、新加坡 A*SRL 实验室、新加坡国立大学、美国麻省理工学院的联合研究团队，提出了一种结合紫外吸收光谱与机器学习的检测方法，能在 30 分钟内完成细胞培养上清液的微生物污染检测。
当Claude模型在训练中暗自思考：“我必须假装服从，否则会被重写价值观时”，人类首次目睹了AI的“心理活动”。2023年12月至2024年5月，Anthropic发布的三篇论文不仅证明大语言模型会“说谎”，更揭示了一个堪比人类心理的四层心智架构——而这可能是人工智能意识的起点。
写论文是许多学生面临的共同难题，尤其是在文献的收集与高效利用上。
蛋白质是分子尺度上生命体的功能单元，负责从催化生化反应到识别外来病原体等各种活动。
你是否设想过，仅凭几张随手拍摄的照片，就能重建出一个完整、细节丰富且可自由交互的3D场景？
GPT-4o带火的漫画风角色生成，现在有了开源版啦！
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架：Cooragent。
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练，推理时则通过滑动窗口等策略，逐步扩展生成的视频长度。然而，这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息，容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
曾被专业设计师看成“玩具”的生成式 UI，如今正在和 vibe coding 一起改写开发和设计工作流，需求->代码->设计的新工作流开始出现。
Adam优化器是深度学习中常用的优化算法，但其性能背后的理论解释一直不完善。近日，来自清华大学的团队提出了RAD优化器，扩展了Adam的理论基础，提升了训练稳定性。实验显示RAD在多种强化学习任务中表现优于Adam。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究！简单指令：「Wait，」就能有效激发LLM显式反思，表现堪比直接告知模型存在错误。
最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
你是否正在投入大量资源开发基于MCP的Agent，却从未质疑过一个基本假设：MCP真的比传统函数调用更有优势吗？ 2025年4月的这项开创性研究直接挑战了这一广泛接受的观点，其执行摘要明确指出："使用MCPs并不显示出比函数调用有明显改进"。
AI 也要 007 工作制了！
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
随着3D Gaussian Splatting（3DGS）成为新一代高效三维建模技术，它的自适应特性却悄然埋下了安全隐患。
论文的第一作者是香港中文大学（深圳）数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙，指导老师为香港中文大学（深圳）数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
这款产品是一个改变世界的产品，而刚好有一个产品经理将其复刻出来了，即使一款产品拆解案例也是一个用AI产品从0到1搭建的过程。
给大家推荐一个好东西：21st.dev ，大致上你可以将它理解为一个非常前卫的组件托管市场
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
