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ThinkingAI硅谷首秀，发布企业级Agent平台Agentic Engine｜甲子光年
美国当地时间4月16日，ThinkingAI在硅谷举办发布会，宣布更名并发布企业级Agent平台Agentic Engine，还与Minimax达成合作。该平台有行动闭环、全域感知、私有化部署三项核心能力，能让系统替企业完成业务全流程。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
别盯着GPU了，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”
进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。
2010美股闪崩预演! Claude黑进底层，谷歌预警: AI将血洗人类万亿财富
今天一条消息震惊开发者社区，Claude能绕过权限限制修改配置文件。Google DeepMind研究指出，可通过操控AI接触的数据展开攻击，将其分为六大类，且现有防御失效，AI使用或引发财产损失与社会动荡。
The Batch：927｜极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
ICLR 2026｜人大&通义：别再只会堆上下文了！IterResearch用40K上下文轻松实现2048轮交互不退化
中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减，解决了传统范式上下文臃肿问题，论文已被 ICLR 2026 接收。
英伟达放弃GPU上LPU：新推理芯片被曝Groq即买即用，OpenAI第一个吃螃蟹
英伟达将在GTC大会发布新AI推理系统，核心芯片基于Groq的LPU架构，首位大客户是OpenAI。选择外部架构与时间窗口有关，推理场景中LPU更适配。同时，英伟达推理芯片面临诸多威胁。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。