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陶哲轩DeepMind梦幻联动，最强通用科学Agent来了！一口气解决芯片设计、矩阵乘法和300年几何难题
谷歌DeepMind与陶哲轩等打造的AlphaEvolve是LLM驱动的进化编码Agent。它能优化计算生态、调度数据中心等，还解决了数学难题，已在谷歌内部使用，现开启早期邀测试用。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
西工大张伟伟等：强化学习如何练就近距空战制胜法则？| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见
国务院发布意见深入实施“人工智能+”行动，推动其与各行业领域融合。提出到2027年、2030年和2035年的目标，部署重点行动，强化基础支撑能力，明确组织实施要求。
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。
Cursor AI 上下文管理的秘诀
Cursor发表《Dynamic context discovery》文章，讲述上下文管理秘密，提出“动态上下文发现”模式，分享五个优化手段，如长输出变文件、聊天历史变档案等，还阐述了为何用“文件”及相关思考。
大型挂机现场：马斯克的55万英伟达GPU，利用率才11%
《The Information》报道，马斯克旗下xAI有55万英伟达GPU，利用率仅11%。原因包括大规模部署协调难、数据传输瓶颈和训练间歇性。这是行业普遍问题，xAI着手解决，设定50%利用率目标。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
截击英伟达！OpenClaw狂吞Token，北大系芯片黑马剑指2000 Tokens/s
NVIDIA GTC 2026前夕，AI推理赛道竞争激烈。北大系寒序科技宣布融资，首颗样片测试跑通，单位面积带宽达100GB/s/mm²，下一代「MRAM+SRAM」架构目标2000 Tokens/s，挑战英伟达。