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从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开，介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题，阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节，还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
微信龙虾只活2天：一次更新干崩全生态，OpenClaw 撞上 Vibe Coding 天花板
3月22日微信官宣推出支持接入OpenClaw的ClawBot插件，两天后OpenClaw更新，将插件生态系统迁移到官方ClawHub市场，引发诸多问题，如系统崩溃、插件失效等。此次事故暴露系统脆弱性，也为Vibe Coding发展敲响警钟。
破解在线长时序重建难题！纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建｜CVPR'26
在自动驾驶等领域，长序列3D重建落地难，存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中，LongStream模型开源，它重新设计，解决了长序列难题，在多基准测试表现强，推动3D视觉走向在线建模。
首个国产OpenClaw硬件产品即将发布，插电脑上就能用，使用成本降低20倍。
OpenClaw带火了Agent，但行业后续要解决落地问题，如控成本、降门槛等。Violoop团队实力强、融资快，4月将预售。其产品云端与端侧结合，通过原生接入、端侧处理等解决落地难题，成本降20倍以上。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
默认选择 React，等于是在扼杀前端创新
文章指出默认选 React 正减缓前端创新。如今团队选前端常出于习惯而非技术契合度，使 Svelte、Solid、Qwik 等创新框架难被采用。默认选 React 还带来运行成本、架构惰性等问题，呼吁根据需求选框架。
时隔一年，再次使用7个国产AI大模型写高考作文，国产模型的进步也太大了！有彩蛋。
去年评测国产模型写高考作文能力时，各模型问题不少，如用词重复、字数不足。今年再次测试7个国产模型，能力有指数级提升，文采惊人，扣题方面通义千问和文心一言表现出色。文末还有海外模型“翻车”彩蛋。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。