还记得今年9月，陈天桥的MiroMind AI，发布了登顶未来预测基准的深度研究框架。时至今日，仍然稳居榜首。刚刚，MiroMind AI发布了深度研究模型MiroThinker-v1.0，基于Qwen3和Qwen2.5训练。在部分高难度基准测试中，其表现已经超越了GPT-5这样的顶级专有模型。

谷歌与Kaggle联手，用为期5天的强化课程和5份重磅报告，为全球开发者系统性地描绘了构建AI智能体的完整蓝图。课程地址：https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agentsYouTube直播回放：https://www.youtube.com/playlist?该AI智能体强化课程，旨在帮助开发者掌握人工智能的下一个前沿领域，AI智能体。

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麻省理工学院（MIT）的研究者们，教会了大语言模型如何学习新知识。大语言模型的核心机制是静态的，像一本印刷完成后就无法修改的百科全书。它们无法根据新出现的任务，知识或范例来主动调整自身的权重参数。MIT的研究员们引入了自适应大型语言模型（SEAL）的框架，它赋予了大型语言模型一项前所未有的能力：通过生成自己的微调数据和更新指令，实现真正意义上的自我适应。当模型遇到一个新的输入时，它会主动生成一种自

麻省理工学院（MIT）的研究者们，教会了大语言模型如何学习新知识。大语言模型的核心机制是静态的，像一本印刷完成后就无法修改的百科全书。它们无法根据新出现的任务，知识或范例来主动调整自身的权重参数。MIT的研究员们引入了自适应大型语言模型（SEAL）的框架，它赋予了大型语言模型一项前所未有的能力：通过生成自己的微调数据和更新指令，实现真正意义上的自我适应。当模型遇到一个新的输入时，它会主动生成一种自

纽约大学的研究团队通过QSVD的新方法，让视觉语言模型（VLM）实现了惊人的效率飞跃，在普通GPU上获得了高达13.1倍的运行速度提升。视觉语言模型是人工智能领域的一项杰出成就，它赋予了AI像人一样同时理解图像和文字的能力。无论是让AI看图说话，进行生动的图像描述，还是回答关于一张图片内容的复杂问题，这些都离不开VLM的核心支持。它就像是连接视觉世界和语言世界的桥梁，在医疗诊断、在线教育、互动娱乐

纽约大学的研究团队通过QSVD的新方法，让视觉语言模型（VLM）实现了惊人的效率飞跃，在普通GPU上获得了高达13.1倍的运行速度提升。视觉语言模型是人工智能领域的一项杰出成就，它赋予了AI像人一样同时理解图像和文字的能力。无论是让AI看图说话，进行生动的图像描述，还是回答关于一张图片内容的复杂问题，这些都离不开VLM的核心支持。它就像是连接视觉世界和语言世界的桥梁，在医疗诊断、在线教育、互动娱乐

Anthropic官方发布了一篇文章，介绍了MCP的重大革新，相当于重构了。让AI智能体通过编写代码调用工具，而非直接调用，能实现惊人的效率扩展，成本节省98.7%。模型上下文协议，即MCP，是一项旨在连接AI智能体与外部世界的开放标准。在它出现之前，每一种智能体与工具的连接，都需要一次定制化的开发。这种重复且分散的工作，极大地阻碍了构建真正互联互通的智能系统。MCP提供了一种通用语言，开发者只需

Anthropic官方发布了一篇文章，介绍了MCP的重大革新，相当于重构了。让AI智能体通过编写代码调用工具，而非直接调用，能实现惊人的效率扩展，成本节省98.7%。模型上下文协议，即MCP，是一项旨在连接AI智能体与外部世界的开放标准。在它出现之前，每一种智能体与工具的连接，都需要一次定制化的开发。这种重复且分散的工作，极大地阻碍了构建真正互联互通的智能系统。MCP提供了一种通用语言，开发者只需

OpenAI的Sora 2，谷歌的Veo 3.1能音画同步生成视频，但都是闭源产品。开发者们苦苦等待的的源神阿里的wan 2.5，也没选择开源。这不，终于有人打破了寂静。Character AI和耶鲁大学的研究团队联手推出OVI（Ovi: Twin Backbone Cross-Modal Fusion for Audio-Video Generation）。它没有遵循先生成画面再配声音，或反之的