由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工大学、Topaz Labs以及加州大学Merced分校的研究者联合提出的基于AI智能体的方法4KAgent针对不同类型的图像以及需求对图像进行智能修复并放大到4K分辨率，带来优秀的视觉感知效果。该工作已被NeurIPS 2025接收。
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线了一个新的代码库：LPLB。
近日，AAAI 2026 公布了录用结果，该会议是是人工智能领域极具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有 23680 篇投稿进入审稿阶段，最终 4167 篇论文被录用，录取率为 17.6%。
“What is meant often goes far beyond what is said, and that is what makes conversation possible.” ——H. P. Grice
游戏，是AI通往真实世界的训练场。
继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。
扩散模型「去噪」，是不是反而忘了真正去噪？何恺明携弟子出手，回归本源！
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
下面这个，来自《人类的认知协议》的最后一个章节，写于一年前
何恺明又一次返璞归真。
