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一周两破18年数学纪录！陶哲轩惊叹：AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手，一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升，后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步，展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
终于等到你！阿里上线全新免费AI IDE工具——通义灵码
今年AI行业卷AI Agent和AI Coding领域，都在推自家IDE。阿里有Qwen3加持，现发布全新免费AI IDE工具通义灵码。该工具具备内置Qwen3、MCP支持等特点，还有NES智能修改预测等功能。
个体如何实现主权AI
文章指出越依赖AI，越要考虑‘主权AI’问题。对个体而言，实现主权AI核心是掌握自身数据等，能随时换底层模型，还介绍积累的四类资产、微调顺序及现实路径。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
Anthropic首次揭秘下一代Claude怎么造！用户吐槽直接喂模型，连AI“做梦”都被训练
Anthropic研究团队产品经理Alex在访谈中透露Claude演进方向，如将模型开发产品化、向“持续运行Agent”演化，还解释“dreaming”机制等，也提及训练“人格”、研究意识等，展现了长远思考。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
最新！万字综述Harness革命！
作者分享Harness Engineering直播笔记，介绍Harness解决Agent落地卡点，其公式为Agent = Model + Harness，有六大核心组件，还梳理了主线，指出Harness是驾驭Agent不确定性的关键，且工程师不会失业。
全球开源 AI 生态的未来：从 DeepSeek 到 AI+
这是关于中国开源社区自2025年1月‘DeepSeek时刻’以来进展的系列博客最后一篇，介绍中国AI企业和机构发展路径，展望开源未来方向，指出全方位开放共享成关键路径，‘有机生态’正成型。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。
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。