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龙虾安全被3层硬核架构焊死了！一份面向开发者的硬核生存指南
随着OpenClaw等高权限智能体应用爆发，AI自主性与失控的赛博博弈开启。文章从源头对齐、边界重构、结果保障三个维度，拆解适应智能体自主行动时代的新型安全框架，为开发者提供生存指南。
波士顿动力 | 人形机器人Atlas ，最新研究进展！
世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。
Claude Code 推出 /loop 无限循环，一台电脑即可化身无数小龙虾
Claude Code发布v2.1.71，推出`/loop`功能，可让Claude在后台循环执行任务。它能将Claude Code从问答工具变为自主运转的Agent，配合CLAUDE.md和Git hook可构建自主Agent系统，还能同时跑多个实例。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
人形机器人开始打国球了！两台机器人完整打完11分制比赛
第二届世界人形机器人运动会8月22 - 26日将在「冰丝带」举行，港大超维战队的两台人形机器人按11分制自主打完一局。其采用自主研发的SMASH 2.0系统，团队还探讨技术难点、系统升级等问题。
租了8张H100，他成功复现了DeepSeek的mHC，结果比官方报告更炸裂
元旦期间，DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC，结果比官方报告更优。文章介绍复现实验，对比mHC、HC和标准残差结构，揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
刚刚，中国AI闯入全球编程前二！前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉，Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四，是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色，是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型，编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
没有国产替代，EDA需“自主可控”突围
在ICCAD - Expo 2025上了解到，国产EDA从业者不期待国产替代，要在新产业机遇找突破。先进封装催生出新的EDA技术需求，硅芯科技推出3Sheng平台应对，还推动产业生态建设。赵毅认为国产EDA可差异化突破、工具级协作。