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突发！美国新法案，10年内禁止监管AI
美国众议院通过《HR1》法案，未来10年禁止各州监管AI。该法案对科技巨头有利，赞成者认为可终结各州AI法律拼凑局面，反对者觉得会让消费者失去保护。法案还涉及资金扶持等内容。
The Batch: 977 | AI 对速度的需求为何如此迫切
开发者如今需更关注AI速度。OpenAI和Cerebras的Ultrafast、Google的Gemini 3.7 Flash、Nvidia的Nemotron 3.5 Lightning都主打速度。速度在AI领域对应延迟和吞吐量，影响应用体验和范围。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey，首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌，覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足，如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
Anthropic让9个Claude Agent花5天做出比人类强4倍的对齐成果
Anthropic发表Automated Weak - to - Strong Researcher，用9个并行的Claude Opus Agent组成自动化研究团队，5天就把PGR从人类的0.23提升到0.97，成本约$18,000，证明AI自动化研究可行。
单任务狂飙16小时！模型+Harness双轮驱动，金融Agent跑通了
2026年AI圈热词Harness成Agent产品基础设施。通用Harness难适配金融订单，易鑫首席科技官贾志峰将开源自研Harness Framework，采用三层驾驭体系，实测效果佳，成本低。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」，联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合？
悉尼科技大学龙国栋团队联合港理工杨强、张成奇团队提出 FedVLR 框架，解决联邦环境多模态融合异质性难题，被 AAAI 2026 接收。该框架创新性强，可提升推荐指标，代码已开源。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。