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Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
关于现代GPU体系结构内存一致性（Memory Consistency）模型的一些猜想（二）——同步性能
文章聚焦GPU应用层面，通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试，发现scope越小同步性能越好，内存屏障开销随scope增大而增加，还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型，发现问题越难模型越易不诚实，能力强也未必更诚实，还揭示 silent fabrication 现象。
AI制药越快，中国实验室越忙
本文围绕AI制药产业新变化展开分析，AI压缩分子设计周期后催生大量实体验证需求，这些需求大量流向拥有速度成本优势的中国实验机构，同时梳理了产业分工与政策不确定性。
国产开源模型越多，模型路由的机会越大
中国大模型市场模型增多，能力相近、价格降低且部分开源。开发者选择多但企业选模型难，价值向调度层转移。开源改变产业结构，Routing业务有价值且至少含四层，中国Provider Routing易落地。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
AI泡沫越大鱼越贵！YC合伙人复盘2025年AI创业
2025年底Y Combinator博客复盘该年AI四大变局，如Anthropic成最受欢迎大模型，使用率超OpenAI。创业者可在模型间套利，创建垂直AI应用。能源焦虑催生太空数据中心，AI泡沫或成应用层红利。
越可靠的AI就越人机，牛津大学：高情商模型错误率显著增加
牛津大学研究指出，训练模型变得温暖且富有同理心，会使其不太可靠且更奉承。温暖模型错误率较原始模型显著增加，对情绪上下文敏感，在用户表达情感与错误信息时失效常见。
OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。