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比996更高效！夫妻合伙人不「下班」，狂赚$4700万

AI初创公司Serval的CEO Jake Stauch和COO Tatiana Birgisson这对夫妻创业成功获4700万美元融资。他们将工作与生活高度融合，工作高效且家庭温情，证明工作与生活深度整合模式的价值。

陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题，节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码，后改用分步对话找参数，还验证结果。AI助其发现错误、优化流程，凸显在数学研究的潜力。

大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣，中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型，在推理、编程等基准测试中表现出色，还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。

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。

本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team，指出在 AI4SE 时代，多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’，其价值在于将隐性约束显性化。

具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。

研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。

传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。

知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。

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。