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慕思联手华为鸿蒙，完成一场卧室里的“静默实验”｜甲子光年
在AI浪潮下，睡眠场景需“静默革命”。慕思联手华为鸿蒙推出鸿蒙智选慕思智能床Pro H - Design，采用底层代码级深度共研，还自研传感技术与算法，构建闭环服务用户，重写智能床竞争逻辑。
卧底硅谷AI独角兽60天：没有KPI，自觉996，不接受远程办公
本文揭秘了AI编程独角兽Cursor早期工作氛围。它招人不走寻常路，无KPI但员工自发996。产品聚焦提升专业开发者能力，奉行Dogfooding文化。靠使命驱动，两年成业界黑马，重产品轻利益。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
颠覆互联网的下一波浪潮：Agentic Web来了！
本文介绍全新范式 Agentic Web，它由 AI 智能体组成，用户发目标，AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命，还阐述应用场景、面临挑战，指出其是互联网重大转折，但落地需解决诸多难题。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
Transformer八周年！Attention Is All You Need被引破18万封神
Transformer已满8岁，其开创性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。它催生诸多前沿产品，让人类跨入生成式AI时代，虽起初未受关注，但如今影响深远，谷歌态度也在改变。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。