全栈开源生态系统：涵盖Agent框架（MiroFlow）、模型（MiroThinker）、数据（MiroVerse）和训练基础设施（MiroTrain / MiroRL）的全栈开源方案，所有组件和流程均开放共享，便于学习、复用与二次开发。
本科经典算法Dijkstra，被清华团队超越了！ 这个被用来解决最短路径问题的经典算法，去年才被图灵奖得主Tarjan团队证明具有普遍最优性。
有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
互联网技术的发展极大地便利了我们的生活，但许多网络任务重复繁琐，降低了效率。为了解决这一问题，研究人员正在开发基于大型基础模型（LFMs）的智能体——WebAgents，通过感知环境、规划推理和执行交互来完成用户指令，显著提升便利性。香港理工大学的研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结了WebAgents的代表性方法，全面梳理了相关研究进展。
随着 Gemini-Diffusion，Seed-Diffusion 等扩散大语言模型（DLLM）的发布，这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。但是，当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制，对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。
当大模型把人类曾经的终极考题变成日常练习，AI的奔跑却悄悄瘸了腿—— 训练能力突飞猛进，验证答案的本事却成了拖后腿的短板。 为此，上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench。填补了Verifier领域没有建立验证->提升->验证的循环迭代体系的空白。
从“模型即服务”（MaaS）到“智能体即服务”（AaaS）的转变，标志着AI行业进入了新的发展阶段。我们不再满足于AI的“对话能力”，而是期望它能成为自主完成复杂任务的“全能机器人”。
特斯拉Dojo超级计算机团队被解散！特斯拉自动驾驶的「算力心脏」Dojo已被终止。马斯克放弃训练算力，而核心团队另立山头。
当前，大型语言模型（LLM）在软件工程领域的应用日新月异，尤其是在自动修复 Bug 方面，以 SWE-bench 为代表的基准测试展示了 AI 惊人的潜力。然而，软件开发远不止于修 Bug，功能开发与迭代才是日常工作的重头戏。
AI通过自问自答就能提升推理能力？！ 这正是卡内基梅隆大学团队提出的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我提问模型。
