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Anthropic说：不要在等下一代模型了，立刻马上做Harness！
文章指出当前优化模型运行环境（Harness）回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展，还列举OpenAI、Stripe等公司实践，也提及不同观点，强调Harness是持续演化系统。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
AI Coding 流畅度模型：人机协作中的开发者角色转型与未来演进
生成式 AI 正进入软件开发流程，角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进，从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战，关键在于协作方式。
11 年前的那张图，又火了
一张2015年关于AI的智能曲线图近日在X上刷屏，马斯克也进行了转发。该图作者Tim Urban将AI分为ANI、AGI、ASI三个层级，指出人类习惯线性思考，但AI进步是指数级的。如今AI发展加速，其能力边界不断扩张。
Karpathy Vibe Coding整新活：Agent版「GitHub」问世
最近，Karpathy 玩 Vibe Coding 上瘾，上周末开源项目让 AI Agent 自主实验，10 多小时前又开源「agenthub」，这是 Agent - first 协作平台，可理解为极简版 GitHub，还能用于构建自治学术体系。
OpenClaw登顶GitHub，满天飞的智能体Skills要怎样设计？
OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆，研究者解构其概念，阐述设计模式、获取调度逻辑，也指出安全威胁，呼吁建立客观评价体系。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今天，字节正式发布豆包大模型 2.0 系列，围绕大规模生产环境需求优化，提供多款通用 Agent 与 Code 模型。其成本优势明显，多模态能力升级，未来将聚焦长链路智能系统构建。