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了解下 FlashInfer SKILLS 写法
文章介绍 FlashInfer 的三个 SKILL 文件，涉及调试、性能测试、添加新 kernel 等开发场景。如通过装饰器做 CUDA 调试，提供两种计时方式做性能测试，还给出添加新 kernel 的 10 步流程及最终文件清单，实用价值高。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯！
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念，构建分析框架，含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯，政治语境模型爱‘打太极’，为构建诚实AI提供工具和理论。
OpenAI: 构建 AI 智能体实用指南
OpenAI发布的《构建AI智能体实用指南》，阐述智能体定义、适用场景，介绍构建的核心组件、架构编排，强调安全保障，指出构建需多方要素配合，未来聚焦智能体生态系统。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
谁不想要一条会飞的鱼呢？他们造了个会捣蛋的机器人，拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。
7B打败o3、GPT-5！医学AI智能体让模型学会“看哪里、怎么看”
上海创智学院LeapQuest团队联合多校，在ICML 2026接收两篇论文，提出“Think with Images/Think with Videos”范式，让视觉证据参与模型推理，Ophiuchus和MedScope分别用于图像和视频诊断，表现出色。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
A2A：多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议，它是多智能体系统的“协作总线”，能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例，还描绘了“智能体社会”愿景，并给出基于官方文档的实现示例。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。