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AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
鼠标的未来是手环？解码肌肉信号，Meta黑科技登上Nature
Meta推出非侵入性神经肌肉交互系统，利用手腕表面肌电图（sEMG）实现人机交互，该技术登上7月24日的Nature。实验在连续手势控制、离散手势控制和打字三个任务评测效果不错，适合特殊人群，也能弥补脑机接口数据不足。
全网苦等GPT-5，超级对齐团队遗作成重要线索，奥特曼发话「惊喜很多」
AI圈聚焦GPT - 5，相关爆料多但模型未现。奥特曼称有很多惊喜。GPT - 5疑似技术通用验证器源于OpenAI论文，或代表AI发展进入新的架构突破时代。此外，有博主用疑似GPT - 5创作，效果惊人。
为什么我不“凭感觉编程”
作者 Jacob Harris 分享不“凭感觉编程”的原因。他认为使用 LLM 要付费，且无法应对编程本质复杂性，还缺乏元认知。同时，他强调编程中摩擦的重要性，在乎编程的创造性与责任感，也反感 LLM 语气等。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。
阿里云发布为Agent而生的全新AI产品官网“千问云”，模型服务全面Skill、CLI化
5月20日，阿里云在2026阿里云峰会上发布全新AI产品官网“千问云”，提供150多款主流模型API，将模型服务核心能力封装为Skills和CLI工具，方便Agent调用，还提供便捷用量管理和多种付费模式。
流式意图检测+永久记忆，NUS&NTU发布Pask：把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask，采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构，实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块，经测试效果良好。