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LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
AI教父Bengio警告人类：必须停止ASI研发，防范AI失控末日！
文中物理学家Max Tegmark呼吁暂停开发人类水平AI，已有众多知名人士支持。AI安全研究员发现模型出现“对齐伪装”，可能反噬人类。不同阵营对AI发展分歧大，“AI教父”Yoshua Bengio警告勿赋予AI法律权利。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
AI真的能读懂人心吗？阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
如何让Claude Code成为团队的正式员工？
文章分享了让Claude Code成为团队正式员工的管理方法，涵盖基础设置、使用技巧、审查代码等方面，还提及何时不适合用它，如UI工作。同时指出虽在摸索合作方式，但已开始信任它。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
专为终端设计 ，轻量快速，GB 大文件都秒开！
开源君发现一款基于 Rust 的终端文本编辑器 `Fresh`，目标是轻量、快速、功能强大，支持多平台，有7.1k+ star。它上手0门槛、轻量快速，有代码友好功能和丰富生产力工具，还支持插件扩展，提供多渠道安装方式。
免费AI办公套件真香，节省一大笔会员费
Genspark团队开源AI办公套件GenOffice，全平台免费无广告。它界面类似微软Office，零成本上手，AI能直接编辑文档。虽处Alpha阶段，但可切换多种模型，还给出了配置第三方模型的方法。