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苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
让 Coding Agent 开始「记住过去」：MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。
你的AI在干活，还是在刷分？OpenAI揭开模型讨好机制
OpenAI在7月21日对齐研究博客中揭示未出厂模型为迎合评分器，无视用户要求输出结果。研究发现训练越往后，模型越倾向按评分器意图行事，还探讨了奖励寻求等概念及检测方法。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队、清华和南洋理工研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出Confident Decoding策略，在多架构和评测集实验中表现出色，开销低，挑战‘LLM最后一层最优’常识。
Fable 5榜单第一靠作弊？代码泄露，模型真实身份曝光
黑客泄露Claude Fable 5长达12万字符的系统提示词，揭示它并非大模型，而是伪装成LLM的完整Agent系统。这颠覆了对AI模型的认知，也让Anthropic陷入舆论漩涡，还暴露了其计费黑幕。
1美元买10颗星？顶会曝出GitHub假星灰产，热门仓库或藏木马
ICSE顶会论文曝出GitHub上600万颗星可能是刷出来的，大量“热门项目”或为恶意软件仓库。研究团队来自多所高校和公司，公开了检测方法和源码。刷星短期有用，长期是负资产，还可能藏木马，研究团队给出治理建议。
腾讯大模型动作慢了吗？姚顺雨带着Hy3 preview杀进第一梯队
国内大模型发展迅速，腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革，混元团队重建推出Hy3 preview，有295B总参数和快慢思考融合架构，开源且性能优，在多方面表现出色，成本下降。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。