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从视觉压缩，到视觉记忆：MonkeyOCRv2以重建保留文档页面证据
文档视觉编码器对LLM理解和推理很重要。MonkeyOCRv2提出‘重建即文档视觉记忆’，通过多组实验验证其有效性，还发布MonkeyDoc v2数据集，推动公平比较的研究文化。
大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队、清华和南洋理工研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出Confident Decoding策略，在多架构和评测集实验中表现出色，开销低，挑战‘LLM最后一层最优’常识。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
AI Agent 总翻车？这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接，运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’，介绍其架构，还给出常见误区的应对方法、落地检查清单，展望应用前景。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
Minion Skills: Claude Skills的开源实现
Claude推出Skills系统，让AI Agent按需处理专业文档。作者在Minion框架中实现开源版本，介绍设计理念、实现细节，包括技能定义、发现、注册表等，还展示效果、亮点，阐述开源原因与未来方向。
从私域知识到智能 Agent：构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享，介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法，详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题，还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
00后MIT华人女生辍学创业，已融1.5个亿
00后华人女生Jessica Wu从MIT辍学，创立Sola Solutions，定位RPA界Copilot，获2100万美元融资。公司用LLM和计算机视觉构建自动化流程，已应用多行业，收入增长快。
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。