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颠覆互联网的下一波浪潮：Agentic Web来了！
本文介绍全新范式 Agentic Web，它由 AI 智能体组成，用户发目标，AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命，还阐述应用场景、面临挑战，指出其是互联网重大转折，但落地需解决诸多难题。
微软研究院BioEmu登上Science，用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日，微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果，提出生成式深度学习模型BioEmu，结合多类数据训练，能模拟蛋白构象变化，有多项核心创新，已开源，未来将拓展应用场景。
谷歌年度大招：所有AI模型全升级一遍！Gemini2.5大杯中杯霸榜前二，新版视频/图像模型亮相
谷歌在I/O大会放大招，升级所有AI模型，重做原有产品，推出诸多实验性新产品。如Gemini 2.5系列升级，具备新功能；还有异步代码助手Jules、新搜索模式等，多模态模型也全线升级。
AI辅助编码将如何改变软件工程：更需要经验丰富的工程师
文章指出生成式AI改变软件开发方式，LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限，如‘70%问题’。还介绍有效模式，提及软件工程智能体兴起，最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。
Physical Intelligence联创最新访谈：机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试，机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为，机器人未到可预测Scaling阶段，还在确定规模化技术路径，也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
半年内 4 家大厂合并前端建制，全栈只是过渡答案，程序员何去何从
文章围绕大厂前端建制合并展开，介绍半年内得物、美团等四家公司的相关动作，分析前端先被合并的原因，指出现有全栈定义已变，公司采购单位转变，还提及未被压缩的方面，给出关键结论。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
字节最火的开源Agent项目，如何思考Agent的自我进化？
4月5日，LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考，认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
硬核拆解 Hermes-Agent：自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。