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告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
写给Agent的Loop，关键不在循环那六行代码本身
最近‘别再一句句给Agent写提示词，去写循环’说法火了。虽循环代码简单，但关键在模型周围。循环工程有四大难点，角色也从操纵Agent变为设计系统，不过此说法也有反对声。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
Anthropic总想摔碎程序员饭碗，甩出了“以后只招两种人”名单。
昨天Anthropic发布新产品Claude Tag，被Karpathy赞为LLM交互第三范式。Claude Tag与之前的Claude Code远程插件有4方面差别。产品负责人Fiona Fung分享，Anthropic人均代码交付量剧增，招人只看两类人。
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。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
《2026 OpenClaw 类自主智能体发展白皮书》正式发布 | 中科算网算泥社区
5月20日，中科算网算泥社区发布《2026 OpenClaw类自主智能体发展白皮书》，阐述从“对话式AI”到“代理式AI”的转变。介绍OpenClaw类自主智能体定义、技术剖面、关键能力及系统架构，为从业者提供参考。
DeepSeek还有多少个“郭达雅”？扒完27篇论文，我们发现了一群“多边形战士”｜甲子光年
本文梳理DeepSeek近两年27篇核心论文，发现其研发团队无部门墙，“兵团+小组”配合高效，顶级高校背景研究者多，研发不设限。虽核心作者被挖，但人才密度厚，技术路线已内化，还开放数据侦探工具包。
从开源狂热到应用为王，AI 正在回归常识
AI行业正发生变化，模型行业对“开源还是闭源”态度转向商业共识，旗舰模型开始闭源；应用变得更重要，应用层机会多；智能体重新定义AI价值边界，推动行业从“模型思维”走向“系统思维”。