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刚刚，Opus 5来了：性能不输 Fable 5、价格砍半
Anthropic 发布新一代模型 Claude Opus 5，其智能接近 Claude Fable 5 但价格减半。它在编程、知识工作等评测中表现出色，科研能力进步大，自主性与严谨性更强，安全对齐度高，防护兼顾安全与可用。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
突发，打工版Claude 5来了！人人都能用
Anthropic推出Claude Sonnet 5，代号Fennec。它性能直逼旗舰Opus 4.8，即日起成所有Free和Pro用户默认模型，能自主规划等。价格有促销，虽tokenizer或使花销增加，但仍比Opus划算，防护能力也强。
全网开测GPT-oss！技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss，它登顶开源模型王座，性能比肩o3-mini、o4-mini，适合本地推理。网友探索出多种用法，还推出Pro版。其架构也被扒出，官方介绍了微调方法，吴恩达等大佬也参与测评。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
GUI定位还在玩「非黑即白」？浙大团队提出GUI-G²，显著提升GUI智能体定位性能
在人工智能领域，GUI 智能体成技术风口，但现有 GUI Grounding 方法有缺陷。浙大团队提出 GUI - G²，将 GUI 交互转变为连续空间建模，在三个主流 GUI 定位基准测试中表现亮眼，重新定义了 GUI 交互本质。
谢赛宁也玩MC？开源全新世界模型生成多人一致的游戏视角
电子游戏推动AI发展，谢赛宁团队探索世界模型新方向，推出多人视频世界模型Solaris。该模型能生成多人一致的第一视角，团队还搭建了多人数据采集系统SolarisEngine，构建了多人Minecraft数据集。实验结果显示，其方法在多方面表现更优。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。