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TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
探针伸进大模型黑箱，南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力，构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble，其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应，还评估了‘机器遗忘’技术，有法律应用潜力。
Generalist最新长文定调：具身原生才是正道，中国玩家原力灵机已交卷
Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客，否定世界模型与VLA之争，强调具身智能应回归目标，主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线，在RoboChallenge评测中成绩优异。
必看！Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》，回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体，包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制，还分析各机制特点、应用场景及优劣势。
Agent搜索哪家强？人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
OpenClaw 之后我开始思考：Agent 最重要的两种能力是什么？
OpenClaw爆火后，作者思考AI Agent除执行能力外，还需审美判断力。介绍Seede AI，它与文生图工具不同，能将内容转化为可编辑设计文件，操作简单，效果惊艳，有独特技术逻辑，未来有风格预设等发展方向。