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Evolvent AI 胡梦康：Agent 可能会被模型吃掉，但帮助 Agent 进化不会
Evolvent AI 创始人胡梦康认为 AI 下一阶段是让模型自主迭代。公司搭建 Self - Evolving Agent Infrastructure，希望成 Agent 进化的数据基础设施供应商。胡梦康分享研究历程、对 Agent 方向判断及公司业务，探讨 Agent 数据等问题。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
文生图Scaling新变量，被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现，文生图模型中自然语言Caption变长，不意味着模型获更多视觉监督，其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt，从两侧提升文本条件，在多任务上取得显著提升。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略，提醒一次面试表现不定义研究者价值，该文对求职者或许比题库更有用。
Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间"，可以直接读取模型没说出口的想法
Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
人类最后考试已不够用，Agent最后考试来了！
AI飞速进步，人类最后考试（HLE）已不够用，伯克利牵头推出智能体最后的考试（ALE）。ALE真实、全面、可验证，当前最强AI在最难档通过率仅8.6%，主流系统平均2.6%，显示AI距替人干活尚远。
一块TFT“屏幕”，如何成为AI4S验证新标准？
Anthropic呼吁放缓AI研究，AI for Science领域上下游能力增长矛盾凸显。TFT天然具备阵列化、高密度等特点，与AI for Materials验证需求匹配。领挚科技基于TFT技术为行业提供验证标准，助力科研成果产业化。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。