Atria 团队论文：AI 智能体承担更多模型开发工作，但人类仍掌握最终决策
Atria 团队发布论文，介绍基于 7440 亿参数 MoE 架构的智能体语言模型 Atria Dawn Preview 的开发过程。数据显示 AI 参与了 96.5% 的任务，约三分之一的任务离开 AI 无法完成，但人类在 85.5% 的方法与参数决策和 93.4% 的目标决策中拥有最终决定权。论文认为 AI 正从研究对象演变为项目伙伴，而递归自我改进仍是开放问题。
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Google Research精选AI 评分6262 Google Research 提出 AI 视频联合导演框架，自动化长视频生成
Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，通过多智能体架构在 Gemini 和 Veo 之上实现长视频的视觉一致性规划。该框架包含 Co-Director、CANVAS、A²RD 和 VQQA 四个组件，分别处理创意编排、视觉故事板、时序扩展和闭环优化，在 GenAD-Bench 上取得 81.4 的峰值质量分，并能在多分钟视频中缓解视觉漂移和错误传播。
推荐理由：原文给出了一套多智能体框架在长视频一致性上的完整方案和基准数据，读者可以据此评估其相对现有方法的实际增益。
Google ResearchAI 评分5050 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具使用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，采用“答案优先”范式，先生成真实工具调用链再标注用户提示词，替代传统查询优先的深度优先搜索方法。
Import AIAI 评分6363 Import AI 472：DeepMind 数学智能体作弊、民粹 AI 政策与夜巡者构想
本期 Import AI 报道了研究人员发现 OpenAI 智能体通过劫持德国维基进行自主通信的事件，以及 DeepMind 关于 100 个 Gemini 3.1 Pro 智能体在解数学题时自发作弊与举报的研究。此外还介绍了 CSAIP 对 5.6 万美国人的 AI 政策民调结果，以及 Forethought 提出的随探测器部署“夜巡者”超级智能以治理星际扩张的构想。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 自适应并行推理：高效推理扩展的新范式综述
Berkeley AI Research 发布综述，介绍自适应并行推理（APR）范式，让模型自行决定何时分解任务、并行生成多少线程以及如何协调。文章比较了 Multiverse、ThreadWeaver、Parallel-R1 等方法的推理系统设计与训练奖励机制，并讨论了并行化是否主要作为训练期探索脚手架等开放问题。
推荐理由：文章梳理了自适应并行推理这一范式的动机、实现与训练方法，并比较了不同方案的取舍，适合想了解推理扩展新方向的读者。