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让Agent画思维导图稳固长期记忆：新框架实现稳定长期学习，准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。
在AI社会抓「内鬼」？上海AI Lab推出首个多智能体极端事件解释框架
2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像，但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架，用沙普利值拆解风险，发现极端事件五大演化规律，还能提前防控风险。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
更可靠的主播助理：淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构，阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容，还提及记忆体系特色，强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。
满分的「差」，Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程，引发多方面变革。总结其特征与演化方向，分析学科应用要求与成功案例，还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
迎接智能体的「觉醒时刻」：EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发，AI 向自我演化智能体跃迁，但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS，它依托核心算法与进化引擎，提升任务成功率，解决多项技术难题。
澳洲大神用ChatGPT手搓疫苗抢命，救活癌症晚期爱犬！OpenAI总裁爆赞
澳洲AI大牛Paul Conyngham无生物学背景，用ChatGPT+AlphaFold为患癌爱犬设计全球首支定制mRNA疫苗，数周肿瘤缩小50%，引发全网关注，OpenAI总裁等盛赞，或推动人类癌症治疗。