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LLM也会emo，Claude玻璃心、Gemini社恐，Kimi/GLM/ DeepSeek如何？
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型，发现各家族有独特“人设”，如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响，给出实用建议。
用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑
这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目，能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络，知识会‘自己生长’，用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
会解题不等于懂人心，腾讯混元提出Sentient Agent，提高高阶社交认知能力
过去评判LLM像考核‘做题家’，但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架，用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大，未来需懂人心的AI。
100年后 K8s 还会存在吗？创始人 Brendan Burns：它将像 Linux 一样消失在 AI 之下
Kubernetes联合创始人Brendan Burns在访谈中回顾其诞生背景，指出Google开源K8s是为掌握技术演进主导权。他认为K8s虽成事实标准，但也有上限，未来或如Linux般成底层系统，100年后难原封不动存在。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
会写剧本、能凹人设，还顺带站上领奖台，这数字人包“会”的
百度凭借剧本驱动多模协同的高拟真数字人技术打造数字人“老罗”直播带货，GMV达5500万+。该技术在2025年世界互联网大会乌镇峰会获领先科技奖。它让数字人协同多方面，已落地多行业提效显著。
OpenClaw创始人：80%的应用会消失，花哨的AI工作流只会生产垃圾，工程思维才是超能力
OpenClaw创始人Peter Steinberger表示，OpenClaw这类AI助理将取代手机上80%的应用。他分享OpenClaw诞生过程，其能远程修复Bug等。他还批判花哨AI工作流，认为人类品味不可或缺，建议学习AI要去玩。
Self-Evolving 会是 2026 关键词吗？
2025年，Agent应用发展使LLM‘静态’局限成AI瓶颈，业界重视自进化能力，聚焦‘持续适应系统’。但该领域缺统一标准，有思潮认为统一标准、集体探索将带来机遇。还介绍了研究进展、重点演变等。
「龙虾热」后，OpenClaw 会是又一个泡沫吗？
OpenClaw是受高度关注的开源项目，发布一周吸引200万访问、超10万GitHub星标。热度外溢到产品和产业，厂商推「类龙虾」产品，应用边界向AI硬件延伸，地方政府也推出支持举措，但围绕其争议也在积累。