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写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
谁不想要一条会飞的鱼呢？他们造了个会捣蛋的机器人，拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion，获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人，探讨其与人的关系、交互可能，虽面临浮力 - 质量循环等挑战，但对其未来充满期待。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。
震撼！0人类，16个Claude全自主开发，2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器，能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发，虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
Codeforces难题不够刷？谢赛宁等造了个AI出题机，能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架，利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议，在测试用例生成上可靠性佳，还能生成新问题，同时揭示了LLM在创作上的优劣势。