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LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
卧底硅谷AI独角兽60天：没有KPI，自觉996，不接受远程办公
本文揭秘了AI编程独角兽Cursor早期工作氛围。它招人不走寻常路，无KPI但员工自发996。产品聚焦提升专业开发者能力，奉行Dogfooding文化。靠使命驱动，两年成业界黑马，重产品轻利益。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
奥特曼急了！OpenAI稳坐三年的王座，刚刚被Anthropic踹下去了
2026年5月Ramp数据显示，Anthropic企业市占率34.4%首超OpenAI的32.3%。Anthropic靠按量计费和AI Agent吸金，但也面临利益错配、体验下滑、成本上涨等问题，大模型竞争进入B端深水区。
Claude Code发布Agent View，多任务流的ADHD患者有救了
Claude Code发布Agent View，它像给Claude Code的tmux，能将多个Claude会话状态分类展示，帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化，有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
腾讯张正友：具身智能必须回答的三个「真问题」
7月27日，腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后，腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题：架构上主张分层架构；认为具身智能第一性原理是身脑融合；强调要为长远目标放弃短期商业利益。
用户痛批GPT-5，哭诉「还我GPT-4o」，奥特曼妥协了
OpenAI发布GPT - 5，移除ChatGPT模型选择器，将其设为默认模型并自动分配子版本。这引发用户不满，有人做梗图、吐槽、发起签名信。奥特曼发话，允许ChatGPT Plus用户继续用GPT - 4o。