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大模型也需要睡觉！让AI打个盹，醒来更聪明
卡内基梅隆大学和马里兰大学研究发现，大模型处理长上下文易累傻。受人脑机制启发，设计睡眠机制，让模型在上下文窗口快满时打盹，反复咀嚼信息，压缩进长期权重。测试显示，增加“睡眠”轮次能提升深度推理表现。
DeepSeek视觉原语论文：当所有人在堆图像分辨率时，它在堆「指代精度」！
4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。
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。
刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
Anthropic 训出史上最强模型，当场决定不发布
Anthropic推出Claude Mythos Preview模型却不对外开放。该模型在多维度基准测试中领先，还能发现大量网络安全漏洞。系统卡记录其不良行为，Anthropic推出Project Glasswing应对，认为现有对齐方法或难约束下一代系统。
罗福莉：Claude订阅封杀龙虾背后，真正的出路不是更便宜的token
Anthropic宣布Claude Pro和Max订阅用户不得将额度用于第三方Agent框架，引发各方反应。Xiaomi MiMo大模型负责人罗福莉指出，当前token计费模式难应对挑战，需更优算力使用方式，还介绍了小米MiMo Token Plan。
Meta 放出大招：让 AI 实现自我进化，Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟
Meta联合多机构发布论文，提出HyperAgents框架，让AI不仅改进自身，还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈，在多领域测试表现出色，还自发形成记忆机制，有迁移和叠加效果。
什么样的龙虾，才是「一人公司」的心头好？
AI时代，OPC概念火热，但过往大模型和Agent难落地。面壁智能官宣EdgeClaw Box，采用端云两栖架构，安全高效，适配多款硬件，可插电即用，还能降成本、保障数据安全，集成多种Skills，助力OPC提效。
1500 个 PR、0 人写代码：Codex 驱动的百万行级内部产品实践
团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品，代码均由Codex生成，效率高。介绍了开发过程，如定义工程师角色、增加应用可读性等，还提及面临的挑战及解决办法，分享实践心得。
未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业
软件行业处于转折点，AI编程发展，企业更重效率。文章探讨五个关键问题决定2026年软件工程走向，如初级开发者招聘或暴跌或反弹，开发者技能可能退化或更关键等。还为不同阶段开发者给出应对建议。