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LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范，获Hugging Face等支持，为智能体式AI工作流制定统一标准，减少API碎片化，支持多模态输入等，引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
津渡生科邓司伟：「AI+生物制造」到底是什么？全链智能已经实现
当前生物制造迈向大规模工业化，AI深度介入。津渡生科邓司伟在大会指出，应构建全链路智能闭环，将AI渗透到发现、验证、生产三阶段，重塑工艺边界，实现专业经验去中心化。
YOLOv8 模型训练入门指南：手把手搞定目标检测AI
本文是从零训练 YOLOv8 模型的完整实录，介绍了 YOLOv8 特点，以“识别猫”为例，详述训练步骤，指出训练难点，还推荐学习资源与工具，鼓励前端程序员尝试做 AI 模型训练。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）》，讲解各系统模块，如SandBox沙箱系统、记忆管理等，还介绍自进化、工作区与路由等机制，最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。