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清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
DeepSeek V4没做的，MiniCPM-o 4.5给做「全」了~
上周 DeepSeek V4 发布，遗憾不是多模态。今天 MiniCPM-o 4.5 补上短板，凭 9B 参数实现端到端全双工全模态大模型，自 2026 年 2 月发布后 Hugging Face 下载量超 25 万。还推出多项成果，性能表现出色。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
扣子 2.5，过了体验那条红线
作者参加扣子Coze官方直播后分享使用感受，认为扣子2.5过了体验红线，普通人打开就能用且能解决问题。它继承龙虾优点，封装大模型能力，前端体验顺畅，还有云手机等功能，虽有不足但值得期待。
论文精选 | 以AI赋能力学：计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏，首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战，还阐述重塑智能框架前沿方向，指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Anthropic Labs 负责人：AI 时代做产品，最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例，指出 AI 加速开发有弊端，还分享产品易过度建设、需接受重写等观点，也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。