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ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」，规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出，大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」，模型越大，情绪树越复杂，且在销售等任务上表现更好。同时，模型的情绪结构受身份设定影响，存在与人类相似的情绪识别偏见。
实测LibTV团队版：AI视频的工作室时代来了！
作者实测LibTV团队版，分享用其制作皮克斯风格3D动画片段的过程，介绍团队版核心功能，如团队主体库、共享积分池、权限管理等，还提及新功能，指出AI视频走向工业化，而该团队版是首个专注团队协作的工具。
Agent 的第一性问题：Proactive 与 Context 经济学
过去一年AI Agent能力提升，但用户体感未同步变好，原因在于人类注意力窗口有限。赛道分化，主动式桌面Agent是新方向，AirJelly是代表产品，五源资本对其创始人黄柏特进行访谈，探讨产品设计、应用场景等问题。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
Karpathy：大模型交互的第三种范式来了？这是不是夸大其词
Anthropic 上线 Claude Tag，可让团队在 Slack 与 Claude 协作，能完成写 PR、数据分析等任务，有多人协作、积累上下文等特点。Karpathy 认为这是大模型 UI 第三次大改，但评论区有质疑，不过有大咖背书或成‘数字员工’。
计算机科学家杰弗里·辛顿：“AI会让少数人更富，多数人更穷”
被誉为‘人工智能教父’的杰弗里·辛顿，见证了AI从学术走向主流。他从技术加速者变为警示者，指出AI或对人类造成严重伤害，还谈到应对风险方案、中国优势及AI对社会经济的影响等。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
喊话特朗普重视AI风险，Anthropic CEO万字长文写应对方案，这方案也是Claude辅助完成的
Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei写万字长文《技术的青春期》，指出AI飞速迭代下人类面临的危险局面，可能带来国家级安全威胁。文中阐述AI五大系统性风险，并给出应对方案，强调人类制度和成熟度要跟上AI发展。