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Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
李飞飞发布Atlas，世界模型进入新时代
李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas，它是全模态模型，能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计，评测成绩不错，应用场景丰富，公司发展节奏密集，产品路径有转向。
AI最尴尬的短板，中国科学院出手了
7月24日，中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系，为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench，设计训练系统Zing，用部署架构Actio，在多评测超越GPT - 5.5等，应用前景广。
国产算力正在进入Token标准化时代
2026年6月17日，是石科技攒局国产异构算力创新发展论坛。其创始人闫博文认为国产算力瓶颈在工程化转化能力。是石科技正将异构算力转化为标准化Token生产能力，还启动B轮融资。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw，构建银行客户经理助手场景，验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程，对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking，指出记忆系统问题，肯定专属智能体提升生产力的可行性。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。