AI Repos

1、RL-Factory
RLFactory 是一个专为 Agentic Learning 设计的 RL 后训练框架，其核心优势在于将环境与 RL 后训练解耦，仅需工具配置和奖励函数即可启动训练，并支持异步工具调用，从而将训练速度提升一倍。当前版本原生支持 DeepSearch 训练，并提供多轮工具调用、模型判断奖励以及对包括 Qwen3 在内多种模型的训练支持。RLFactory 旨在让用户专注于奖励逻辑和工具设置，实现快速 Agentic Learning，同时通过异步并行工具调用和高效奖励计算等模块显著提升训练效率，助力开发者轻松快速地训练出高性能的智能体。

2、fixodev
FixO Dev Bot 是一款创新的 AI 工具，旨在通过自动化代码修复和质量改进来彻底改变开发工作流程。开发者只需在 GitHub Issue 或 PR 中提及 @fixodev，即可获得 AI 驱动的专业级代码改进，并以拉取请求的形式直接交付。该项目秉持代码质量不应是奢望、自动化优于手动、AI 辅助而非替代以及开源驱动创新的理念，提供即时影响、安全可靠且支持多种语言的代码修复。FixO Dev 提供免费公共仓库使用和即将推出的高级订阅模式，旨在消除代码问题识别与解决方案实施之间的摩擦，让高质量代码触手可及。

AI News

1、Riffle 发布：无限画布与 AI 赋能的音乐创作新纪元
Riffle 是一款颠覆性的音乐创作工具，以其独特的无限画布理念和强大的 AI 功能重新定义了音乐创作流程。它提供了一个灵活直观的工作空间，用户可以在画布上自由记录旋律、编写歌词、叠加乐器音轨和管理项目。Riffle 集成了录音、写作、编辑和项目管理等全能工具，并内置了 AI 歌词助手、人声分离、和弦识别和歌词转录等多项 AI 功能，大幅降低了创作门槛，提升了效率。无论是灵感捕捉还是专业制作，Riffle 都能无缝支持，旨在让音乐创作变得更加自由、高效和有趣。

2、Visual-ARFT：视觉语言模型多模态智能体能力新突破
上海交通大学等机构的研究团队推出了 Visual-ARFT（视觉智能体强化微调）新方法，旨在显著提升视觉语言模型的多模态智能体能力。Visual-ARFT 赋予模型“工具智能体”能力，使其不仅能理解图像，还能主动调用外部工具（如搜索引擎或代码编写）来执行复杂任务。团队构建的 MAT-Bench 评测基准显示，采用 Visual-ARFT 的模型在多跳视觉问答任务中表现超越 GPT-4o。这项基于强化微调的训练策略，利用少量数据便能有效提升模型的多模态智能体能力，预示着图像处理、智能搜索等领域将迎来重大变革。

3、Direct3D-S2 问世：千兆级 3D 生成效率与质量里程碑
Direct3D-S2 是一款革新性的 3D 生成框架，通过引入空间稀疏注意力 (SSA) 机制，显著提升了高分辨率 3D 图像的生成质量与效率。该机制优化了扩散变换器计算，将前向和反向传播速度分别提升 3.9 倍和 9.6 倍。框架采用统一的稀疏体视 VAE，大幅提高了训练稳定性，仅需 8 块 GPU 即可进行 1024³ 分辨率训练，超越传统方法。Direct3D-S2 的生成质量已超越现有 SOTA，并将很快开源，预示着 3D 内容创作将迈入高效、精细化的新时代。

4、Kyutai Unmute 发布：开启超低延迟 AI 语音对话新时代
法国 AI 实验室 Kyutai 近日发布了革命性的语音 AI 系统 Unmute，它能为任何文本大语言模型（LLM）轻松添加语音交互能力。Unmute 采用高度模块化设计，开发者无需重新训练，即可为现有文本模型快速集成语音转文本和文本转语音功能。其智能交互特性支持智能判断、随时打断和文本流式合成，显著降低对话延迟。此外，Unmute 还能通过10秒语音样本生成高度个性化的 AI 声音。Unmute 模型和代码即将完全开源，将推动语音 AI 技术在教育、客服、娱乐等领域的广泛应用。

5、阿里巴巴发布 QwenLong-L1-32B：长上下文推理模型性能逼近 Claude-3.7
阿里巴巴近日发布了基于强化学习优化的长上下文推理模型 QwenLong-L1-32B。该模型以其惊人的 13 万 Token 上下文长度，能够处理超大规模文本输入，并在七项长上下文问答基准测试中表现卓越，性能超越 OpenAI 的 o3-mini，逼近 Claude-3.7-Sonnet-Thinking。QwenLong-L1-32B 专为处理多段文档综合分析、跨文档跳跃推理等高复杂度任务设计，尤其适用于金融、法律与科研场景，展示了阿里巴巴在长上下文推理领域的领先技术实力。

6、Claude 重大升级：百万字符上下文与记忆功能即将上线
Anthropic 旗下 AI 模型 Claude 即将迎来重大功能改进，包括将上下文窗口扩展至惊人的 100 万字符（约 1M Token），大幅提升处理超长文本的能力。同时，新增的记忆功能将使 Claude 能保留用户交互历史，提供更连贯的个性化响应。此外，改进建议还涵盖放宽输出 Token 限制、支持更多文件格式（如 xlsx、zip）、增加每次请求的工具调用次数，以及提升视觉处理能力，旨在全面增强 Claude 在复杂任务处理、多模态应用和长期协作中的表现，使其功能媲美甚至超越现有顶级模型。