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Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
OpenAI 3万亿美元测试，AI首战44个行业人类专家！
OpenAI推出GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI从实验室走向3万亿经济战场的可能。早期测试显示，Claude Opus 4.1表现最佳，GPT系列进步快，模型在部分任务逼近人类专家水平。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
首个多模态工业信号基座模型FISHER，权重已开源，来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER，用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源，还提出 RMIS 基准评估性能，实验显示其泛化能力强。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
AI半壁江山是中国人！黄仁勋敲警钟：美国再不觉醒就晚了
在华盛顿的Hill&Valley论坛上，黄仁勋指出全球50%的人工智能研究人员来自中国，呼吁美国加速布局AI。他还介绍了英伟达的相关计划，提出维持美国AI领导力的建议，强调了人才、资本与生态在算力革命中的重要性。
AI 怎么自我改进？Lilian Weng 的答案是：先写好Harness
提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进，强调‘harness’重要性，介绍其设计模式、优化方法，还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等，优化方式多样但也面临评估器弱等问题。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
吴恩达Agentic AI新课：手把手教你搭建Agent工作流，GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事
吴恩达新课聚焦Agentic AI，将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式，强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法，还分享实用技巧，让AI系统持续进化。
别误会00后了！美国千人调查揭秘：85%学生都用AI，首要目的不是偷懒
国外机构调查1047名学生，结果显示约85%学生过去一年用生成式AI处理课程作业，主要用于头脑风暴、答疑与备考。学生希望学校规范AI使用，教师用AI教学学生看法不一，AI重塑大学价值评估体系。