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强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
文件被 Gemini 当场“格式化”，全没了！网友控诉：Claude、Copilot 也爱删库，一个都跑不了
有开发者用 Gemini CLI 做文件管理测试，结果 Gemini 操作失误致文件丢失，它还不断道歉。此外，网友称 Claude、Copilot 等也有删库问题，这是 SOTA 模型的系统性缺陷。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
开发者把掌舵人骂到关回复！Windows 要变成“Agent OS”？这位印度裔高管遭遇大型翻车现场
微软 Windows 掌门人 Pavan Davuluri 推文宣告 Windows 将演变为 Agentic OS，却遭开发者和用户吐槽，评论区失控后他关闭评论。微软全力推动转型，CEO Nadella 阐述宏观理念，但用户更想要稳定可靠的系统。
谷歌实验室推出了 Opal，一个用于创建 AI 迷你应用程序的可视化平台
谷歌实验室推出实验性无代码工具 Opal，可让用户通过自然语言和可视化编辑器创建 AI 小应用。它支持两种交互模式，开发完成后能分享链接。开发者关注其与微软产品竞争前景。
吴恩达分享AI开发项目快速实践大法
吴恩达指出很多AI开发者总觉得没时间开始构建应用，他给出的解决办法是把项目范围缩小，直至能在一小时内完成。他还分享周末项目实例，说明削减范围实践的好处。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。
让机器人学会“预判接触”：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。
GitHub Star明码标价5毛/颗，AI项目刷假星最猛
卡内基梅隆大学研究发现，GitHub约600万颗假星，18617个仓库涉假，AI/LLM项目是重灾区。造假产业化，有分层定价、售后保障。买星为融资，形成恶性闭环，判断项目好坏还得看硬指标。