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Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重

Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。

AI 正从「文字聊天」走向「边看边聊」，传统实时视频通信难以满足需求。北大团队提出 Artic 框架，重构码率自适应等，实验显示其能显著提升准确率、降低延迟。

2026 开年「龙虾热」渗透各类任务场景，腾讯动作密集。其自研 WorkBuddy 优势明显，与微信 ClawBot 联动成「官配」。经测试，它能高效处理多类任务，还为用户提供权益，腾讯龙虾矩阵加速成形。

Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。

哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer，在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%，超分任务峰值内存降92.3%，为线性注意力发展开辟新道路。

近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。

Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架，分析主流大模型，发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异，对当前AI发展趋势提出挑战。

梵蒂冈宣布美国红衣主教Robert Prevost当选新教皇，而AI预测的是意大利红衣主教Pietro Parolin，Prevost不在预测名单。研究人员用算法分析选举人，还请ChatGPT整理资料，专家指出模型有局限但方法或可用于其他选举。

多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”，现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架，可根据图像生成最优压缩映射，实验验证其效果优，能平衡压缩率与精度。

Cloudflare 推出 EmDash 预览版开源 CMS，被指是‘WordPress 的精神继任者’。它以无服务器、开发者优先架构重塑 CMS 模型，解决插件安全风险。不过，WordPress 创始人等对此存疑。