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OpenClaw长期记忆：优秀管线与玄学效果
文章拆解 OpenClaw 记忆系统全链路，指出其虽设计理念好，但记忆效果不稳定。介绍 RDSClaw 记忆插件如何补强，该插件与原生系统协作，提升记忆稳定性，在 LoCoMo10 评测中成绩显著。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
项目在GitHub上已获得约3600+star,探秘 ChatDoctor：LLaMA 微调后的 AI 医生，真能在线问诊？
现代医疗资源不均、问诊效率低，ChatDoctor应运而生。它基于LLaMA微调，有医学对话微调等亮点，技术优势多，适用于在线问诊等场景，与同类对比优势明显，开源助力医疗对话模型发展。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
AI 驱动的数据库心脏：如何让云原生「自我进化」
本文深度解析腾讯云自研云原生数据库 TDSQL - C，它融合 Serverless、AI 技术，解决传统数据库痛点。具备存算分离、智能伸缩、AI 预测等特性，能降本增效，还可全球部署，为企业数字化出海提供数据基座。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
智能体的致命三要素及六种安全设计模式
智能体发展带来诸多安全问题，仅靠外部防护不合理。Simon Willison总结其致命三要素，指出间接提示词注入攻击难防。Invariant Labs等提出六种安全设计模式，可综合使用，多LLM方法值得关注。
字节 Seed 团队发现了 DeepSeek-V4 的一种周期性弱点
本文解读字节Seed团队的研究发现，解释了DeepSeek-V4模型因分块KV Cache压缩存在周期性性能波动，并给出普通用户可直接使用的应对技巧。
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈，构建工具调用合成数据
本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文，针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷，提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法，有效提升合成数据质量，实验效果优于现有方案。