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GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
打穿 AI 智商测试！GPT-6 Astra 的符号世界模型，是突破还是钞能力刷分？
OpenAI的GPT-6 Astra亮相，在ARC - AGI - 3测试成绩逼近100%，远超GPT - 5.6 Sol。它生成的符号世界模型被认为是AI迈向高级推理必经之路。不过出题人指出其靠Harness加持，离AGI还远。
撞名Anthropic的“外挂”刷屏：让“DeepSeek V4‑Pro碾压 Fable 5”但无人能复现，Token开销反而翻倍
J - Space Cognition Suite社区项目在X上传播，称不修改DeepSeek V4 - Pro模型权重，用推理时Harness能提升其在多项Agent Benchmark表现，超Fable 5，但未第三方复现，且Token开销可能翻倍。
《动手写AI Agent》多模型适配：一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent，但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题，介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异，还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
字节Lynx：从单张图像生成高保真个性化视频
字节推出高保真个性化视频生成框架Lynx，基于开源的Diffusion Transformer，引入ID - adapter和Ref - adapter，在基准数据集表现优异，能平衡身份保真度等，还可拓展至多模态和多主体。
视频生成不再「断片」：OneStory给模型装上「选择性记忆」，跨镜头讲故事人物场景始终如一丨CVPR'26
多镜头视频生成挑战大，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制，可生成连贯长视频，在复杂叙事中保持一致。
模型不是企业的护城河，那什么才是？
文章指出企业AI进入深水区后，真正的竞争是将AI变成企业自己的智能引擎。衔远科技创始人周伯文提出泛化基础上的深度专业化是企业竞争力来源。衔远发布EnterpriseClawBench，揭示企业需私有化评估和可持续进化能力。