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逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
对话 Synergy 团队：「龙虾」之后，下一代智能体正演变为「互联网公民」
两年间，AI Agent能力与数量爆炸。Synergy团队认为，下一代智能体应是“智能体公民”，需跨过建立身份、学会协作、实现进化三道门，还探讨了其对互联网的影响及人机共处问题。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
2026年AAAI Fellow名单出炉！清华校友田奇等4位华人学者入选
2026年AAAI Fellow名单出炉，12位学者当选，含4位华人，分别是南洋理工大学的Bo An、香港中文大学的Irwin King、南加州大学的Yan Liu和光明实验室的Qi Tian。AAAI将在会议期间的颁奖典礼上表彰他们。
成本仅0.3美元，耗时26分钟！CudaForge：颠覆性低成本CUDA优化框架
CUDA代码性能对模型训练与推理重要，但手动优化门槛高。明尼苏达大学团队提出CudaForge，是低成本多智能体CUDA Kernel生成与优化工作流，实验效果好，成本低且具通用性。
Nature重磅预警：ChatGPT切走教育主权，学生大脑或将重构？
AI正以“教育革命”之名占领全球校园，如清华新生用AI助理报到，加州州立大学接入ChatGPT Edu，Google向学生免费开放Gemini。但这悄悄重写权力格局，让教育主权面临挑战，引发诸多思考。