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ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。
AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
sglang 源码学习笔记（二）- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
重磅！iPhone 端侧可部署 Gemma 4 了！完全零token消耗！
PhoneClaw 是运行在 iPhone 的本地 AI Agent，可离线运行 Google Gemma 4。它支持多模态，有隐私保障和灵活模型管理。文中介绍使用方法、自定义 Skill 方式、常见问题，还提及后续扩展计划。