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Sutton 的批评与反思：AGI 的下一步是什么？
文章是对 Richard Sutton 采访的反思，指出 LLM 训练效率低、依赖人类数据，未实现有机自主学习。作者与 Sutton 有分歧，认为模仿学习与强化学习互补，还探讨持续学习，称 Sutton 批评有启发性。
技术思辨｜AI Coding：经验壁垒正在失效，工具进化重塑编程
AI飞速发展，AI Coding对传统研发模式冲击大。文章总结5个变化趋势，如专业性转移升级、效率体现为高质量专注等，还探讨AI时代开发者核心技能及经验价值，指出变革带来挑战与机遇。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间，速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系，且技术路径和产品侧重有差异，具身智能注重工程落地和系统能力建设。
高效Agents的尽头是，Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。
AI两天推翻20年工作习惯！Karpathy百行代码开源项目“封神”，AI替你通宵肝研究、战绩可查
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy开源autoresearch项目，让AI Agent自主搞深度学习研究。两天内Agent完成276次实验，提升模型训练效率约11%。项目代码极简，未来目标是实现Agent大规模协作，已被开发者社区共建。
DeepSeek-V3.2被找出bug了：疯狂消耗token，答案还可能出错，研究人员：GRPO老问题没解决
DeepSeek-V3.2虽强且火爆，但被发现存在bug，即浪费token问题。研究者指出这源于GRPO算法的‘隐藏偏见’，虽修正了‘难度偏见’，但‘长度偏见’仍在，官方也承认token效率是挑战。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
GitHub一周2000星！国产统一图像生成模型神器升级，理解质量双up，还学会了“反思”
智源研究院发布国产开源统一图像生成模型OmniGen 2.0版本。它增强理解与生成能力，打通多模态生态。玩法简单，技术有创新，还引入反思机制和新基准，推理效率提升，且将全面开源。