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DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本
谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
胜率直逼人类大师！这套Agent揭开中国AI「玄学真相」
在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。
智能体时代，我们到底需要什么样的AI人才？｜2026 培训年会X极客时间专场
极客时间企业版与主办方联袂呈现DTDS全球数智人才发展大会，探讨智能体时代AI人才培养。多位先行者将分享经验，还有展位活动。极客时间企业版定位为陪跑伙伴，提供三层服务体系助力企业培养AI人才。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。
生数科技认领神秘登顶模型：AI视频公司拿出工业级Demo，跨本体跑通复杂长程任务
生数科技认领神秘登顶模型MotuBrain，该模型4月中旬悄登两国际benchmark。它将预测与行动统一，具一脑多型等能力，技术上走边看边动路线，有响应快等优势。生数科技双轨布局，Vidu与MotuBrain同根。
为 AI 智能体设计记忆机制：揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。
做了十年设计，这次真觉得自己多余了｜GPT-Image-2 上手实测
作者对刚发布的GPT - Image - 2进行上手实测，发现它无需复杂提示词，随手几个字就能出好效果。在互联网运营图片、知识类卡片、游戏设计、论文解释、网页设计等多领域表现出色，或冲击设计行业。