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大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
大语言模型的解耦：人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快，但基础设施滞后，传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异，指出解耦架构可突破困境，还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
AI 的杠杆悖论
新技术降低完成任务精力，却提高保持竞争力的努力，这就是杠杆悖论。AI虽让攀登变易，但竞争加剧。如今AI垃圾泛滥，独立开发者可“百次打磨”项目、做“紫牛”作品来取胜。
Hinton的亿万富豪博士生
文章讲述Hinton的“江湖往事”，从1986年CMU首届联结主义夏令营合影说起，介绍合影中的大神。重点提及Hinton首位博士研究生Peter Brown，他从AI跨界金融成华尔街巨鳄，而Hinton安贫乐道，凸显高尚人格。
中年人的认知坍塌
Andrej Karpathy在播客提到模型持续用合成数据训练会出现‘认知坍塌’，能力退化。他认为人类随年龄增长和经验固化，也会从无限可能收敛到固定思维模式，像极了中年人的认知坍塌。
OpenClaw 带来的「非线性狂飙」，代码正在成为新世界的基础设施
2026年初AI圈撕裂感十足，OpenClaw在GitHub获18.7万星标且还在涨，Claude Code等让开发者工作模式巨变，代码进化溢出，软件和代码质变，人类与代码关系倒置。
2026 年全民养虾，但你养的，到底是谁的虾？
OpenClaw开源引发全民养虾热潮，但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box，适配多款硬件，有本地模型，能断网干活，具安全机制，省钱且技能丰富，还与OpenClaw互补。
科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
AI时代的人才，我觉得最重要的是这6点特质。
作者结合招聘与创业经历，分享AI时代人才应具备的6点特质：好奇心、靠谱、有事实洁癖、多元化思维、能忍受不确定性、低ego高自驱。强调特质比技能更重要，与学历无关。
苹果分享 iOS 26 即将推出的 AI 基础模型的细节
苹果在技术报告中公布 iOS 26 新 AI 基础模型细节。该模型有 3B 参数和更大版本，前者在设备运行，后者用于私有云平台。介绍了架构、评估结果，还强调实现可信赖 AI 的方法。