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ICLR 2026 Workshop二轮征稿开启：聚焦终身智能体的学习、对齐、演化
人工智能进入转折点，AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 会议期间的 Lifelong Agent Workshop 将深入探讨相关问题，推动终身智能体研究范式，现开启二轮征稿。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
无代码产品功能设计不要盲目追求AI自动化｜对话影刀AI Power
量子位智库对话影刀AI Power产品经理该汗，探讨AI自动化产品开发。影刀AI Power定位企业场景，具多功能，能提高业务效率。交流涉及场景适配、差异化路径、功能布局等问题，还分享付费转化等看法。
LeCun今后发论文得亚历山大王批准！Meta搞出大无语操作
量子位独家获悉，Meta宣布FAIR对外发表论文须经TBD审核。TBD由首席AI官Alexandr Wang执掌，与FAIR是平行关系。此规定引发FAIR内部不满，有人跳槽，Alexandr Wang行事风格饱受争议。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
谷歌、OpenAI集体翻车！Anthropic：你训练的Agent，正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文，提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现，主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类，还设计模拟场景验证，如敲诈、泄密等，简单安全指令难以完全阻止有害行为。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架，无需额外训练，通过四步集结小模型优势。实验表明，其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1，还探究了框架有效的要素，对AI研究和开源社区意义重大。