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Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
LeCun有了新证据！大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架，分析主流大模型，发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异，对当前AI发展趋势提出挑战。
从 Jev 到 TierSense， Agent 的「判断层」正在被拆出来 | GAIR Paper 132
本文解读Jev和TierSense项目，提出将Agent判断层从大模型生成中拆分，交给专用轻量模型，介绍TierSense能力、实验数据，探讨专用判断模型优化Agent效率的新方向。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
Claude Code 工程师：像 Agent 一样思考
Anthropic 工程师 Thariq 分享构建 Claude Code 时 Agent 工具设计经验，通过 AskUserQuestion 工具迭代、Todo List 到 Task 系统演进等案例，指出工具设计无标准答案，要观察模型行为、反复实验。
Kimi K2 Thinking，最强思考模型，附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型，它能边思考边行动，是目前最强开源思考模型，多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构，有性能优势，还给出部署方式，实测表现佳。
Aether AI发布首个因果世界模型，世界模型开始思考“行动背后的因果”｜甲子光年
本文报道Aether AI发布全球首个因果世界模型CausalWM，该模型在TriWorldBench评测榜单以66.04分登顶榜首，采用创新因果思维链机制，探索降低AI机器人落地"重训税"的新路径。
攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
实测Kimi全新Agent模型「OK Computer」，很OK
Kimi发布全新Agent模型「OK Computer」，依托Kimi K2，能搭网站、做PPT、处理大量数据。实测显示它在设计、生成、分析类任务表现不错，设计无需找素材，分析无需想角度，生成还能推荐风格。