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Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
重建安全，Kai种子轮拿了1.25亿美元，有点象龙虾
大模型用于网络攻击，传统安全跟不上节奏。初创公司Kai首笔融资1.25亿美元，它从根本上重建安全，用单一智能体AI平台自主完成安全工作，愿景是整合网络安全和IT功能。
Agent 正在终结云计算“流水线”，Infra 必须学会“思考” | 专访无问芯穹夏立雪
InfoQ 专访无问芯穹联合创始人夏立雪，他分享了面向 Agent 的基础设施建设进展与经验，探讨从“处理”到“思考”的范式转变对基础设施的冲击，指出 Agent 规模化落地阻碍及解决办法，还谈及 Agentic Infra 等内容。
蚂蚁具身研究首次亮相！就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题，还开源了
蚂蚁灵波科技开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth，针对性解决机器人识别真实世界的「玻璃问题」。其构建双线并行数据集，提出掩码深度建模思路，在深度补全等任务中表现出色，且已具备落地能力。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
刚刚，MiniMax来承包你的桌面了
2026 年 Agent 赛道竞争白热化，市场分化。国产 AI 大模型独角兽 MiniMax 1 月 20 日推出第二代智能体产品 MiniMax Agent 2.0，从产品形态和能力分布深度重构，是‘AI 原生工作台’，实测表现出色。
九章云极发布AI工厂体系：破解140万亿Token时代的落地悖论｜甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
拜拜了GUI！中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。