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一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
那个固执的法国老头走了，带走了硅谷最后的理想主义
2026年1月，65岁的Yann LeCun离职Meta创业后炮轰老东家。他曾被扎克伯格“三顾茅庐”加入Facebook，创建FAIR。他推动了PyTorch发展，坚持智能应基于世界模型，与主流LLM路线分歧，最终因理念不合离开。
国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论
目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁，Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况，提出2x2象限框架，介绍优化Agent及工具的方法，还提及局限和未来方向并给出战术建议。
大模型到底是怎么「思考」的？第一篇系统性综述SAE的文章来了
在大语言模型时代，人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起，作者团队发布首篇SAE综述，梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势，涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！
GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。
ICML Desk Reject 引发热议，AI审稿究竟该如何科学检测
ICML 2026 部分论文被 desk reject，因 reviewer 用 LLM 写 review。ICML 用带诱导的隐式水印检测，引发支持与反对争议。有论文提出从文本检测转向判断检测，还开发 J - Detector，结合文本检测准确率达 99.3%。
线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。