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ArXiv 论文提出 CogniConsole 概念，通过将推理时控制外部化为形式化抽象，以提高大型语言模型 (LLM) 交互的可靠性。

ArXiv 论文介绍了 GATS (Graph-Augmented Tree Search)，一种结合分层世界模型的图增强树搜索方法，旨在提升 LLM 智能体的多步规划效率。

ArXiv 论文探讨了多模态 LLM 在训练和推理时模态可用性不一致的问题，提出 Mixture of Probes 方法，从特权模态中学习，提升模型鲁棒性。

ArXiv 论文提出了 Sticky Routing 训练方法，优化 MoE (Mixture-of-Experts) 模型，使其在推理时更节省内存。

Reddit r/LocalLLaMA 社区分享了一款在 Apple Silicon 和 iPhone 上实现本地图片转 3D 的应用，资源占用极低（<2GB RAM），速度快（<20s）。

Osaurus 在 Product Hunt 上发布，提供完全在 Mac 上本地运行的开源 AI 智能体。

Loomal 在 Product Hunt 发布，宣称可在 5 分钟内为任何 MCP 服务器实现货币化，且不抽取佣金。

ArXiv 论文提出 Long-Horizon-Terminal-Bench 基准测试，用于评估 AI 智能体在长周期终端任务中的能力，引入了基于奖励的密集评分系统。

ArXiv 论文提出 AgentKGV，一个结合智能体、LLM-RAG 和两阶段训练的框架，用于知识图谱的事实验证。

AlphaEvolve, an evolutionary agent co-developed by Google Cloud and GoogleDeepMind, is now Generally Available on Google Cloud for autonomously desig…