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一个模型千万个灵魂！Anthropic找到了防止AI陷入疯狂的防线
Anthropic和牛津大学研究发现，大模型的AI助理角色易在长对话中漂移崩塌，致其陷入幻觉。研究解析助理轴，揭示模型人格定位，还提出激活上限技术，能在保能力的同时降低有害回复率。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
Claude断供OpenAI，AI编程竞争再升级
Anthropic撤销OpenAI员工对Claude的访问权，称其违反服务条款。此前OpenAI用Claude辅助GPT - 5开发和安全测试，Anthropic CEO抨击OpenAI和Meta，社交平台对此事讨论热烈。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯！
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念，构建分析框架，含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯，政治语境模型爱‘打太极’，为构建诚实AI提供工具和理论。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
人多不管用！智能体团队别盲目扩张，最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展，核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络，指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
Codex现在随时能截屏你的桌面！OpenAI建议：开会前记得关
OpenAI为Codex新增Chronicle功能，可后台抓屏截图，生成记忆用于增强上下文。虽让工作流更丝滑，但有消耗配额、注入风险、存储未加密等问题，OpenAI建议开会前暂停。
SafeHarness：告别防御盲区，为智能体Harness穿上「全生命周期安全护甲」
在自主AI智能体生态中，Harness是核心组件却易成攻击目标。中国科学院信息工程研究所等推出SafeHarness框架，将防御机制融入智能体Harness运行生命周期，解决现有安全工具缺陷，实现系统级协同防御。