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5000 star，Harness门槛被OpenHarness打穿了
分享开源Python实现版本OpenHarness，它易上手，能助研究者和开发者理解生产级AI Agent原理、构建专用智能体。介绍其核心功能、架构及核心循环逻辑，还给出了Github链接。
OmniInsert：全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快，但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert，解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙，还建立评测平台InsertBench，虽有小问题，但推理快，可加速优化。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
李飞飞最新长文：AI的下一个十年——构建真正具备空间智能的机器
李飞飞发表长文《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier》，解读空间智能，阐述构建具备空间智能机器的核心框架，探讨其应用场景，认为这是AI下一个前沿。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。
你的 AI 助理一闭嘴就在「发呆」？上交大 ProAct：把 Agent 的空闲时间变成生产力
上海交通大学 APEX 实验室提出 ProAct 架构，能把对话空闲时间转化为主动准备机会。它有预测、筛选、交付三级流水线，经 ProActEval 评测效果佳，证明算力用对地方更重要，让 Agent 能提前为用户准备。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
ICLR 2026！代码优化不再靠玄学：大模型真正学会“又快又准”，效率提升71.06%，加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案，切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%，加速比达6.08x，正确性提至74.54%，有很强工程可用性。