Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director，一个构建在 Gemini 和 Veo 之上的多智能体编排框架，用于生成多镜头连贯长视频。
关注点
Google 把长视频生成拆成四个可组合框架，并给出多镜头一致性与角色保持的评测结果，适合了解智能体编排在视频生成中的具体做法。
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Google Research 精选AI 评分74
Hugging Face BlogAI 评分58 Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究：LLM 能否可靠判断研究想法的新颖性
Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems，并公开基准、数据和代码，用于测试 LLM 作为“新颖性评判者”是否可靠。
研究基于 ICLR 2026 评审意见构建两个数据集：154 篇高新颖性人类论文想法与 145 篇低新颖性想法组成 Human-Only，另有 154 个人类想法与 LLM 生成想法配对的 Human+Generated。
Hugging Face Blog 精选AI 评分60 微软与 Hugging Face 用 ThinkingBox 数据库校验结果作 RL 奖励训练智能体
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验结果当作强化学习奖励，用于训练智能体。
用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步后，在 507 项 ThinkingBox-Bench 任务各跑 20 次，pass@1 从 51.70% 升至 60.78%，20 次全部通过的任务从 38 个增至 107 个，而至少通过一次的任务从 453 个降至 446 个。训练池按离线策略相对难度筛选，只保留基础模型时对时错的任务，最终池含 187 个任务，基准任务未参与训练。
关注点微软与 Hugging Face 把数据库终态校验直接当作强化学习奖励，并公开了任务筛选与训练代码，读者可据此判断这类奖励能否迁移到自己的智能体训练。
Hugging Face Blog 精选AI 评分73 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。
关注点微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。