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Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
Hyperagents：AI学会如何自我改进
近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
国际PC巨头入局，Violoop押注个人主权AI｜甲子光年
Violoop获亿元级融资，产品计划9月16日众筹。它想让AI设备随使用更懂用户，提出“个人主权AI”，即个人掌握经验与改进能力。研发聚焦让AI理解人，设置主权边界，有三层自进化路径，还探索多终端应用。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
OpenAI、xAI打破硅谷铁律，AI人才年薪破亿成常态
硅谷的股权锁定期潜规则松动，OpenAI和xAI纷纷调整规则。Meta、Google等巨头不惜高薪挖人，人才争夺战激烈。这对稀缺人才是“零风险试用”，但多数职场人仍受规则约束，资本也无奈妥协。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
Meta 放出大招：让 AI 实现自我进化，Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。
用了一天钉钉悟空，我觉得龙虾该紧张了。
作者体验钉钉悟空后分享感受。钉钉将组件CLI化，解决AI调用问题；推出RealDoc重构文件系统；预设一人公司9个场景。悟空或为Enterprise Agent赛道起点，指明为AI造工具方向。