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ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型，发现问题越难模型越易不诚实，能力强也未必更诚实，还揭示 silent fabrication 现象。
Agentic-Native 增长：Zilliz 如何用 AI Agent 支撑超线性业务扩张｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向，邀50+头部企业专家。Zilliz联合创始人郭人通将分享用AI Agent支撑业务扩张，介绍落地案例、关键实践及对数据基建新要求。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理，未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro，Loop语言模型家族，核心创新多，虽参数少却性能优，还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
清华唐杰新作：大模型能打掼蛋吗？
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异，如GPT - 4o综合佳，GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。
大模型平台Mistral正洽谈10亿美元融资
彭博消息，法国大模型开源平台Mistral正与阿布扎比MGX基金及法国贷款机构洽谈10亿美元融资。MistralAI成立于2023年，模型性能佳，2023年末至2024年多轮融资使估值飙升，还开发多款模型。