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TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
谷歌：全栈AI之王
随着Gemini 3模型与第七代TPU的发布，谷歌打破OpenAI与英伟达主导的市场叙事。其全栈AI战略从底层基础设施到用户产品全覆盖，TPU进化、软硬件契合，吸引大客户，C端产品成发展引擎。
重塑你的vlog！PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle，这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制，能在保持画面连贯时准确迁移风格，还能避免闪烁等问题，不过也继承了基础模型部分缺陷。
实测美团 LongCat：快到极致，但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat，它是中量级对话模型，主打“快”，几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中，相比DeepSeek-V3.1，逻辑链条松散，缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要，值得思考。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
最新！Karpathy：Vibe Coding只是抬高了地板，真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话，分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等，还区分了vibe coding和agentic engineering，指出人类需保留品味、判断力等。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
AI教母李飞飞最新长文：空间智能是AI的下一个前沿「LLM太局限了，缺乏现实根基」
AI教母李飞飞最新文章指出，以LLM为代表的AI技术虽改变世界，但缺乏现实根基。要让AI与物理世界互动，需迈向空间智能，她还提出构建世界模型框架及面临的挑战和应用前景。