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Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
OpenAI机密文档再泄露：2026年神秘硬件设备曝光！
Internal Tech Emails曝光OpenAI内部文档，显示2026年将推出神秘设备，还放出ChatGPT 2025年上半年战略文档。网友猜测设备用途，靠谱分析指可能是AI硬件。文档揭示其全场景AI野心、技术架构升级及品牌战略思考。
2026AI原生基础设施白皮书｜甲子光年智库
甲子光年智库联合蓝耘科技发布《2026AI原生基础设施白皮书》，分析AI产业新阶段下AI基础设施的演进方向，提出以Token为核心的新范式，分享国内企业的实践探索。
两名工程师、两个月、4 万行 Rust：DynamoDB 太贵又慢，Perplexity 决定自己造
Perplexity核心搜索面向大模型检索，原有存储Amazon DynamoDB在高流量下存在延迟高、成本不可控问题，两名工程师两个月用Rust写出4万行自研CobbleDB，迁移后性能成本均大幅优化，后续计划开源。
复杂的Harness Evolution，甚至不如多跑几遍
本文解读AI2与华盛顿大学最新研究，针对热门Agent Harness Evolution方向，通过公平对照实验检验方法真实收益，戳破研究误区，引发对Agent评估标准的反思。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。
CVPR 2026 Highlight｜让家电「在仿真中运转起来」，北大正式发布RealAppliance！
北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产，与真实产品系统多层面对齐；后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力，实验显示主流模型仍面临挑战。
开源的 skill 被抄了千赞，我用 Lovart 给自己做了个品牌！
作者开源剪辑 Agent 被抄赞多，决定为账号做品牌视觉。其非设计师，用 Lovart 改变与 AI 沟通方式，通过 Brand Kit、字体生成器等完成系列设计，还能导出 PSD，沉淀 Skill。