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多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
Cloudflare 推出 Agent Tracing：支持截断限制，不同框架的 Payload 默认记录策略存在差异
Cloudflare推出Agent Tracing，可提供统一Dashboard查看已部署Agent会话。该功能在现有Workers Tracing基础上增加Agent级别的Span，有收费时间表。不同框架Payload默认记录策略有差异，Trace有截断限制。
一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
AI画手总是六根手指？阿大/美团/上交首次系统量化扩散模型计数幻觉
阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题，揭示其与采样条件的关系，还提出JDM模型缓解计数幻觉。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
大模型人格可以被量化！Anthropic最新论文发现“辅助轴”，开辟人类控制AI全新道路
Anthropic等机构研究团队深入模型激活空间，发现大模型人格可量化，存在“辅助轴”。沿此轴干预能预测、解释“人格漂移”，用“激活上限”技术稳定模型行为，抵御越狱攻击，开辟人类控制AI新道路。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。