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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。
OpenAI罕见发论文：我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍，目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源，指出标准训练和评估程序奖励猜测，应加大对自信错误的惩罚，奖励表达不确定性。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
刚刚，Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文
Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想，但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成，还建立严格验证体系。
阿里开源自主搜索AI Agent，搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨，阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent，具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段，助其完成复杂信息检索任务。
刚刚！AI 圈顶流 Karpathy 三连击：开源、泼冷水、AI 教育~
10月，AI圈顶流Andrej Karpathy有三连动作：开源nanochat项目，100美元可复刻ChatGPT；发表AGI十年论，给行业泼冷水；推进Eureka教育项目，重构AI教育范式。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。
英伟达：RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。
评论送书 | 奇点何时到来？AI会成为人类的威胁吗 ？
文章从非线性非平衡多自由度系统的视角，探讨生成式AI未来发展态势，对‘规模扩大至临界点会实现奇点’及‘AI成人类威胁’的观点存疑，指出人类滥用AI才是现实威胁。
谷歌北大联手学术版Banana爆火，论文图表100%精确生成
谷歌与北大联手推出学术版PaperBanana，能100%精确生成论文图表，美观度和逻辑清晰度超原版。它由5个智能体分工协作，经实验在各维度超越传统基线方法，已在GitHub获上千star。