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成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
从局部最优到全局跃迁：关于企业“智慧运营中枢”模式的构建与实践思考
文章阐述企业数智化转型历程，指出转型中战略脱节、业技融合难等问题，介绍以企业架构为核心构建的“智慧运营中枢”模式，主张用大模型重塑业务价值链，强调转型是长期变革。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
更多非共识，Test-time Scaling 能否一直大力出奇迹？
机器之心PRO会员通讯解读三个AI业内要事，包括Test - time Scaling非共识、Skills与MCP谁是大模型的HTTP时刻、OpenAI打造最强平台等问题，探讨流行路线局限、Scaling改进方向等。
IJCAI 2026每篇投稿收100美元，学术圈却评价颇高
当下AI学术会议投稿评审体系受大模型冲击，投稿和低质量评审激增。IJCAI 2026将采取新投稿模式，每篇投稿收100美元，主论文豁免，费用支持审稿人，学者对此多持积极态度。
Runway重夺全球第一！1247分碾压谷歌Veo3，没有千亿算力也能干翻科技巨头
Runway Gen - 4.5击败谷歌Veo3，以1247的ELO分数在Artificial Analysis榜单中重夺AI视频王座。它在多方面树立新标杆，虽有局限，但创始人认为其是通用模拟引擎，应用场景广泛。