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跨会话不再「失忆」：openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory，让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计，能提升记忆准确率，降低Token消耗，让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
评论送书 | Code Agent实战案例——用Pywen Agent、Claude Agent和Codex Agent从零开始构建一款网页游戏
本文展示用三大Code Agent依斯特鲁普效应构建网页游戏，对比其表现，还介绍让AI做测试方案、写文档，体现Code Agent在快速原型开发全生命周期的应用，还推荐相关书籍解答不同人群疑问。
英伟达MoE新开源：一行import，微调加速3.7倍
英伟达开源NeMo AutoModel，基于Hugging Face Transformers v5，不改代码API，添一行import就能更快速微调MoE模型。实验显示，它能提升3.4 - 3.7倍训练吞吐，减少29% - 32% GPU显存占用。
英伟达把8个AI和8台机器人关在一起，它们学会了自己做实验
英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目，8个AI与8台机器人组成科研团队，能自主做实验。研究测试三种coding agent，Codex表现最佳。系统分两阶段，虽有局限但有新发现。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
AMD新论文颠覆认知：FP4训练不稳定，原因不是随机性不足
大模型训练成本高，降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知，揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差，非随机性不足，还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
汉字防AI作弊！甩英文、拉丁文十几条街
中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。
为什么算力追赶这么难？前谷歌架构师现场黑板推演底层架构，看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起，推导芯片架构，指出芯片大部分成本花在搬运数据上，还探讨乘加运算、脉动阵列等原理，以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。