[AAFLOW+] Stateful Operator Abstraction with Zero-Copy Distributed KV Cache Orchestration for Multi-Agent Workflows
AAFLOW+系统将KV缓存作为一等分发系统对象，实现零拷贝的多智能体工作流执行状态共享
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LingBot-World-Infinity: Infinite Worlds with Versatile Interactions
一个因果视频生成世界模型，实现无限长、实时响应的交互式世界模拟，支持多种角色动作和环境事件，并引入Pilot-Director双智能体协作框架
SIA: Self Improving AI with Harness & Weight Updates
提出 SIA 自改进循环——由 Feedback-Agent 同时更新任务专属 agent 的「harness（脚手架）」与「模型权重（LoRA）」，打破自改进 AI 的两大孤岛（仅改 scaffold / 仅改 weights）。在中文法律分类、GPU kernel 优化、单细胞 RNA 去噪三个对比领域上，双杠杆组合全面超越单独 scaffold 迭代：LawBench +25.1%、GPU kernel 快 12.4%、去噪 +20.4%（均超先前 SOTA）
Dr. MAS: Stable Reinforcement Learning for Multi-Agent LLM Systems
面向多智能体 LLM 系统的稳定强化学习
AgentJet: A Flexible Swarm Training Framework for Agentic Reinforcement Learning
面向 Agentic RL 的灵活 Swarm 训练框架
LMCache: An Efficient KV Cache Layer for Enterprise-Scale LLM Inference
首个面向企业级LLM推理的开源高效KV缓存层，支持跨查询复用和PD分离架构