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会解题不等于懂人心，腾讯混元提出Sentient Agent，提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’，但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架，用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大，未来需懂人心的AI。
有人只用API就猜出了GPT、Claude、Gemini的参数量？社区吵翻了
研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。
Clawdbot为何大火？
LLM记忆问题是业界难题，Clawdbot采用极简方式破解，用写Markdown实现记忆。其记忆系统优势明显，如极简易用、透明可控等，但也有劣势，像数据扩容能力有限、功能扩展性不足等。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题，研究团队提出 LOGICSCORE 框架，从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM，发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题，还分析典型逻辑错误。
Github 1.8k star Skyvern：AI直接接管鼠标键盘，3行API干掉你写了3年的脆弱XPath脚本！
Skyvern是开源AI浏览器代理，结合LLM和计算机视觉，自动执行浏览器业务流程。它用简单API复刻人工操作，替代传统脚本，解决脚本脆弱、流程复杂等痛点，功能丰富，技术优势明显，适合多业务场景。
MCP协议曝出大漏洞：会泄露整个数据库
最新研究显示，MCP协议存在重大漏洞，攻击者可利用LLM的指令/数据混淆漏洞直接访问数据库。研究者基于Supabase搭建系统演示攻击过程，还给出降低风险的解决措施。
所有Harness终将长成“龙虾”，但最后活下来的只有几只
在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
Transformer亲爹痛斥：当前AI陷死胡同，微调纯属浪费时间！
Sakana AI创始人Llion Jones是Transformer发明者之一，他警告当前Transformer虽成功，但业界或重蹈RNN覆辙，无数微调是浪费时间。他认为现在LLM非通用智能，已转向探索生物学启发的新架构。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。