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陶哲轩痛诉很缺钱！科研经费暴跌67%十年最低，自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助，数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足，自掏腰包做科研，还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用，却能助力科技突破。
可塑的计算机Omarchy爆火硅谷，龙虾之父自掏100万投资
Ruby on Rails 作者 DHH 推出 Linux 发行版 Omarchy，将 AI agent 嵌进系统底层，有独特设计和功能。自带安装脚本，安装快。获十位大佬各 100 万美元赞助，多家系统也在探索 AI 嵌入，它有望开启 Agent OS 时代。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
GPT-5点赞！八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年，大语言模型已演变为智能体，但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述，系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战，提出三定律，还介绍了优化技术、应用案例等，并指出未来方向。
一手奶瓶一手键盘！新手宝妈产假氛围编程，自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景，靠Cursor等工具学习。AI迭代快，她意识到要跟上，产假成自我进化契机，提醒大家学习才能不被时代抛下。
线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。