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无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
Agent新王诞生！Hermes 7周追上龙虾，中国用户可微信直连
2026年二季度，Hermes Agent成新潮流，由美国Nous Research开源，其GitHub stars数达84.4k。国内云厂商支持部署，手机厂商接入并限免。它原生支持微信，开发者评价高，与OpenClaw双雄并立，正掀起生产力革命。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（上）
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理，它以Gateway为核心，是高度灵活的个人AI助手系统，改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等，推理循环控制运行逻辑。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变，以CodeBuddy为核心的编程方法，AI×SDLC方法论，通过三大场景实践展示其应用，并分析边界局限，最后强调组织人才发展重要性。
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
专访阿里国际站总裁张阔：给AI时代生意人的9条启示。
文章是对阿里国际站总裁张阔的专访，他就AI时代出海生意给出9条启示，如搜索逻辑转向GEO、商家应回归生意本质、把AI当合伙人等，强调商家要适应变革，抓住AI带来的机遇。