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无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
Cluely：最具争议的 00 后 AI 创业者，用一款 “作弊神器”2 个月实现 600 万美金 ARR
本文编译自 a16z 与 Cluely 联合创始人兼 CEO Roy Lee 的对话。Roy 分享了 Cluely 的发展路径，它前身是作弊插件，后成 AI 助手平台，靠病毒营销 2 个月实现 600 万美金 ARR，虽有争议但潜力大。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。
ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识？GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench，涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳，尤其数学推理挑战大，为模型迭代提供评估基准。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
疯狂扩产的PCB，会是下一个存储芯片吗？
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示，单机架PCB内容价值涨幅高达233%，增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要，行业正扩产，但也面临技术、供需、上游材料等风险。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
「被动感知」到「理解接触」！它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。