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从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手：评估具身大模型的新范式！
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限，考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收，研究对前沿多模态大模型评测，揭示其空间认知能力边界。
Claude Code 2.1 发布：一口气更新了80多个功能特性
2026年1月7日Claude Code发布2.1.0版本，后又跟了2.1.1小修复，更新内容超80条。有Skills自动热重载等新功能、大量bug修复及体验优化。作者建议大家升级，认为它想做完整开发环境。