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LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
清华刘知远团队论文：最小化结构改动，短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中，上下文长度成关键瓶颈，主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》，提出可切换注意力框架，为长上下文研究提供新思路。
不写、不看、不审查：这家安全公司决定不再让人类碰代码，还把这套模式开源了
2026年2月，安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果，人类不直接写代码和审查，由Agent自动生成。该模式开源，虽有开发者指出问题，但获学界认可，不过面临成本高的现实问题。
硅谷不相信忠诚！AI行业玩成NBA，科学家爽拿“转会费”
2025年年中至今，硅谷发生多起‘收购式招聘’事件，如Meta斥资挖走Scale AI创始人等。AI人才‘跳槽’频繁，原因有高薪、技术迭代快等。国内互联网公司也在争夺顶级实验室研究员。
自建一个 Agent 很难吗？一语道破，万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验，介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容，还提及工具接入、上下文管理等方面，为想自建 Agent 的人提供启发。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
我用这个开源的「智能体记忆操作系统」，30分钟做了一个AI备忘录应用。
文章推荐开源记忆项目MemOS，它是为智能体打造的记忆操作系统，能让AI有长期记忆体系。作者用其30分钟做出AI备忘录应用，还介绍了MemOS框架，称它是AI转变的关键基建。