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Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
IDC 最新AI Infra报告解读｜AI 云爆发的背后：AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告，显示亚太企业 GenAI 应用增长快，AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云，GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时，企业面临算力管理成本高问题，推理需求重塑市场格局，为中企出海带来机遇。
优步凭借 CacheFront 的改进实现每秒 1.5 亿次的读取操作
优步工程师更新 CacheFront 架构，实现每秒 1.5 亿次读取操作且确保强一致性。解决了旧设计中陈旧数据读取问题，引入新协议和机制，弃用专用 API，还增强监控工具，提高缓存命中率。
LangChain 不看好 OpenAI AgentKit：世界不需要再来一个 Workflow 构建器
OpenAI发布工具集AgentKit，含可视化画布Agent Builder。LangChain创始人Harrison Chase锐评，市场不需要这种可视化工作流构建器，因其不是真正的Agent构建器，且面临高低复杂度问题挤压。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
“iFold”，苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold，被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能，还解决了传统模型算力依赖问题，效率高。