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强化学习之父Richard Sutton最新采访：LLM是“死路一条”
强化学习之父Richard Sutton在采访中批判当前由LLMs主导的AI发展路径，认为其是死胡同，缺乏真实世界模型与目标。他构想‘经验时代’新范式，预言权力向更高级智能转移，也指出未来面临腐败与价值观挑战。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
AI圈刚开始谈Loop Engineering，两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下，资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧，引发内核级延迟问题。本文结合实战案例，介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟，还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。
Karpathy：LLM渴望的不是生存，而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅，动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择，而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等，两者在多层面有差异，LLM受商业进化影响大。
科学智能2.0的「最强大脑」！上智院复旦无限光年联合发布开放平台
WAIC 2025上，上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」。它以六大核心能力打造科学智能生态、驱动科研范式变革，致力于实现「科学的AI次方」效应。
先用为快——企业微信 AI 新版深度剧透
本文深度剧透企业微信 AI 新版，其升级对 AI 办公解读和实践领先，场景把握佳。新增智能搜索、智能总结、智能机器人等套件，还有智能表格、邮件等特性，还升级海外版与私有部署版本。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
AI4S开始进入「项目时代」：紫东太初把AI从做Task推向做Project
AI for Science进入新阶段，中科紫东太初旗下ScienceClaw升级，推出AutoProject引擎，让AI从执行Task转向做Project，具备规划、执行、验证等项目级自主科研能力，推动行业范式升级。