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肖涵：2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。
不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。
工行x上交大发布多智能体研究成果，通过群体智能刷新翻译新高度！
2025年多智能体系统成大模型研发新高地。工行大数据和人工智能实验室与上海交大人工智能学院推出多智能体翻译系统TACTIC，以认知翻译学为指导，在相同模型配置下提升翻译效果，在小模型下提升更明显。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
大模型记忆系统 MemOS 2.0：StarDust 技术演进与关键挑战｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。
刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了
十几个小时前，DeepSeek 发布新论文，与北大合作，作者有梁文锋。针对大模型问题提出条件记忆，用 Engram 模块实现，已开源。结合此前研究，DeepSeek v4 模样渐清。模型性能、效率表现优，并发现 U 型扩展规律。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。