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末日来临，会古法编程的我成了救世主
文章介绍网络小说《AI 编程末日，只有我会古法编程》，讲述 2038 年超级 AI 接管代码生产后自毁，全球瘫痪，前腾讯工程师凭手写代码拯救世界。还探讨作者身份，分析不同阶段程序员对 AI 的焦虑，指出小说预言正成现实。
Generalist之后，罗剑岚团队推出LWD，也要变革具身智能训练范式
智元机器人与上海创智学院联合发布全新具身智能训练范式 LWD，可让机器人在真实世界部署中持续自主改进。它打破传统 AI 静态模式，构建数据飞轮，在四大维度创新，经测试表现出色，或成具身智能转折点。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲，讲述AI搜索发展历程，指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题，介绍Jina AI相关模型，梳理记忆产品分类与工作流，给出行业观点与建议。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
GPU-MODE Leaderboards之nvfp4_gemv代码阅读
文章围绕GPU-MODE的nvfp4_gemv竞赛rank1代码展开，先介绍问题及官方baseline，后详细解读rank1代码，含数据加载、线程模型等，还剖析核心计算函数，最后总结代码在缓存控制、数据格式等方面的调优亮点。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
复盘 AI 陪伴消亡史：我们究竟做错了什么？
文章复盘了 AI 陪伴从高光到转折的历程，分析用户需求从猎奇到追求深层情感交互的演变，探讨产品设计迭代，指出用户体验不佳、厂商未实现 PMF 等问题，也提及市场积极信号，对未来发展持观望态度。
你以为在点「红绿灯」验证身份，其实是在给AI免费打工
验证码发展多年，从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时，实际在为AI免费提供训练数据，如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈，未来或利用AI弱点创新。