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AI首次拿下IMO官方满分金牌，背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正，有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。
数学家24小时驳回OpenAI攻破的猜想！“AI证对了每句话，但已跟原猜想无关”
OpenAI宣称其下一代AI模型推翻了Connes刚性猜想，第二天堪萨斯大学的J. L. Nielsen就发文回应，指出AI构造的群不满足附加条件，还逐行核对代码指出‘要证什么’有问题，强调人类审查对AI科研结果很关键。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。
工业级文本转SQL新思路：成本暴降、超3000列超大数据库依然稳健
华中科大与复旦联合发布AutoLink框架，引入自主智能体，模拟人类工程师工作流。在不输入全量数据库模式下，实现对超大规模数据库模式的高精准链接与筛选，以低Token消耗刷新两大榜单纪录。
我给在上学的弟弟做了个论文版抖音
作者弟弟被海量论文困扰，作者为其做了像刷短视频一样刷论文的工具，用了 Claude Code 和星辰 Agent 社区版，还介绍了系统逻辑、搭建过程，对比了不同平台，最后工具开源，鼓励按需改进。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
当每个人都能指挥一支 AI 大军，什么能力最重要？
文章指出，在AI Agent增多的时代，管理能力是驾驭它们的关键。沃顿商学院教授提出判断是否委派任务给AI的公式，还建议从更好的指令、评估、反馈三方面提高成功率，同时给出委托任务和锻炼管理能力的方法。