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设计师大解放！清华发布「建筑平面图」自动生成模型 | ACL'25
清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
Manus首次揭秘：Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
Duolingo 和 Shopify 纷纷宣布 AI 优先，围绕 AI 工作的时代已来
Duolingo和Shopify宣布AI优先政策，将用AI取代部分人类工作。Duolingo推出AI创建的新语言课程，转型为“AI优先”模式；Shopify要求全员高效用AI。此外，Genspark Super Agent ARR增速快，未来或属“小团队+AI”时代。
Mastra 还是 LangGraph.js？选型先看三条断层线
2026 年上半年，TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同，但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。