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大模型推理也能“智能调度”：让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。
构建可靠AI Agent：从提示词、工作流到知识库的实战指南
本文阐述如何构建可靠、高效且可落地的AI Agent应用。随着LLM和工具调用标准化，开发核心竞争力转向提示词工程、工作流设计和知识库构建。还介绍各部分要点及安全策略，给出确定AI项目的方法。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施，替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用，虽Rust学习曲线陡，但团队用多种方式克服，还改进工具链。
预算有限、技术空白：最刁钻的AI用户，是中小企业老板
2026年大模型在中小企业办公环境中应用不佳，工具与场景脱节。华为云推出专为中小企业的Flexus AI智能体平台，它依托自研模型，在多场景准确率领先，已在多行业验证效果，还能辅助内容创作。
奥特曼爆料：GPT-5重构彻底一切！一人顶五个团队
GPT-5的发布或是一场技术变革。奥特曼在对谈中给出未来清单，谈到年轻人学习方向、创业思路等。他认为GPT-5是大飞跃，年轻人要掌握AI工具，还提出评估大模型智力新指标等。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗：失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」（MSM）显示，相同训练数据配不同行事原则，模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段，让模型读规范文档理解准则，在特定实验中，将Agent失控率从54%降到7%。
手把手带你构建第一个业务本体（Ontology）：为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体，阐述Agent需本体的原因，讲解TBox与ABox概念。给出构建流程，介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具，实战构建‘订单加急交付’本体并验证，还演示Python程序推理，展望本体应用场景。
关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题
文章解答了关于 AI Agent 的三个读者问题，包括概念定义、大厂推出的原因及商业化前景、通用与垂直类 Agent 的商业前景。指出 Agent 是 AI 落地有价值方向，目前有挑战，真正机会在围绕其构建的数据、工具和行业理解。