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一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
LLM开源2.0大洗牌：60个出局，39个上桌，AI Coding疯魔，TensorFlow已死
9月13日蚂蚁集团开源团队发布LLM开源2.0全景图，收录114个项目，39个新晋、60个出局。生态洗牌，Agent层活跃，分类架构细化。AI Coding等领域发展显著，TensorFlow不敌PyTorch，还梳理厂商大模型发布情况。
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
AI武装的黑产背后，这群人正在打一场看不见的战争。
文章揭示AI在黑产中的应用，如换脸、薅羊毛、钓鱼等，还介绍网商银行安全团队以攻为守的防御策略，像用AI生成验证码、检测行为特征，目标是抬高黑产作恶成本。
摆脱遥控器，波士顿动力人形机器人，开始「长脑子」干活了
世界人形机器人运动会引发对人工遥控机器人的争议。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型，展示其自主收纳整理成果，模型构建有流程，成果显著，研发遵循三项核心原则。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
Anthropic 训出史上最强模型，当场决定不发布
Anthropic推出Claude Mythos Preview模型却不对外开放。该模型在多维度基准测试中领先，还能发现大量网络安全漏洞。系统卡记录其不良行为，Anthropic推出Project Glasswing应对，认为现有对齐方法或难约束下一代系统。
大模型人格可以被量化！Anthropic最新论文发现“辅助轴”，开辟人类控制AI全新道路
Anthropic等机构研究团队深入模型激活空间，发现大模型人格可量化，存在“辅助轴”。沿此轴干预能预测、解释“人格漂移”，用“激活上限”技术稳定模型行为，抵御越狱攻击，开辟人类控制AI新道路。