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剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
Container Use：一种用于独立的并行编码代理的新工具
Dagger团队发布开源工具Container Use，为AI编码代理提供容器化沙箱和Git工作树，实现无冲突并行工作流。它能创建隔离开发环境，让开发者在同一代码库安全运行多代理。不过该工具尚处早期，有不足。此外还介绍了其他类似工具。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金，AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式，用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中，难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品，获1700万美金融资，解决传统文档处理难题，打造平台。
西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。