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TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO，这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则，过滤低价值输出，保留关键线索，实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手，但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法，定义 assistant axis 纠正偏离，测试显示该方法有效且不降低模型表现。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
“客户测950，不到一周下单了”，DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高，大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾，其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级，拒绝仿 CUDA，坚持自主构建生态。
告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
必看！Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》，回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体，包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制，还分析各机制特点、应用场景及优劣势。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
OpenClaw 之后我开始思考：Agent 最重要的两种能力是什么？
OpenClaw爆火后，作者思考AI Agent除执行能力外，还需审美判断力。介绍Seede AI，它与文生图工具不同，能将内容转化为可编辑设计文件，操作简单，效果惊艳，有独特技术逻辑，未来有风格预设等发展方向。