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无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
Spring AI和Spring AI Alibaba新版本支持Multi - agent编排。文章展示基于Spring AI Alibaba实现Multi - agent，从原理到实战，给出示例代码，解决手写框架问题，对比两种编排方式优劣，强调选对框架可提升开发效率。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
不吹不黑，在Agent任务上，kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源，代码和Agent能力提升。作者测试发现，它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色，审美提升，思维活跃，还能复刻文档风格，开源释放了前沿编程能力。
AICon 深圳 2026 全日程揭晓｜聚焦 Agent 工程化，构建可靠智能的技术路径
8月21 - 22日，AICon全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会全日程已发布，产业一线技术专家将围绕Agent工程化等前沿方向，分享技术探索与工程实践，探讨AI从能力突破走向系统构建的新路径。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。