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面向Agent设计的CLI，你要注意这几件事情！
当前面向Agent设计软件成热点，但多数CLI设计对Agent不友好。Eric Zakariasson给出设计建议，如非交互、示例比描述重要等，强调要兼顾人类和机器，否则人味界面将被自动化绕开。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题，提出DPAtt - UNet++框架，融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明，其重构精度高，预测速度较CFD提升2 - 3个数量级，为飞行器气动分析提供新路径。
499上门装龙虾的人，开始赚299卸载龙虾的钱了
OpenClaw（龙虾）付费部署火爆后，卸载业务也成大型产业链，遍布多平台。因安全隐患多、烧Token等问题，不少人选择卸载。商家服务分层、价格灵活，甚至还有人盯上教小朋友学龙虾的生意。
Chaterm Agent Skills + 千问大模型，智能运维再进化
文章介绍Chaterm Agent Skills与千问大模型结合用于智能运维。它能将运维经验打包成技能，提供三种模式，缩短运维时间。文中还阐述了技能概念、工作原理、技术实现及实战案例，鼓励用户尝试创建技能。
AI鉴别攻略全废！别数破折号了，97%的人根本分不清
当AI学会故意写错别字、流露人味，以往靠破折号、排比句等的鉴AI攻略失效。人类直觉也不可靠，文章建议从上下文、风格连贯性鉴别，还指出AI话术平庸反映人类表达荒芜。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统，Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法，涵盖编程、对话等 Agent 评测，还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
OPPO AI重磅发布：深度研究智能体，离“真正好用”还有多远？我们给大模型做了一次全身体检
2025年，Deep Research成AI热点，OPPO AI Agent Team对大模型评测。发布论文，开源评测基准FINDER和失败分类体系DEFT，揭示AI“装懂”“缺乏韧性”问题，还分析模型表现并给出发展建议。
突破类脑模型性能瓶颈：校正频率偏置实现性能与能效双突破｜NeurIPS 2025
香港科技大学（广州）等团队在NeurIPS 2025论文指出，脉冲神经网络（SNN）性能不佳根源是频率偏置，非二进制激活。团队提出Max - Former架构，校正频率偏置，实现性能与能效双突破，卷积架构也适用。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。