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OpenSandbox：重新思考 Agent 时代的 Runtime｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI时代软件工程重塑。阿里陶宇田将分享《OpenSandbox：重新思考Agent时代的Runtime》，结合阿里实践解析关键设计与经验，大会还有20多个专题论坛。
指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。
刚刚，MiniMax直接让龙虾学会自我进化，也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上，英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局，推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级，在多方面表现出色，还在科研评测中获佳绩，实测效果良好，开启自我进化。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
机器人「看片」自学新技能：NovaFlow从生成视频中提取动作流，实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
聊一聊数据中心的投资现状
文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
Cursor SDK正式发布，“cursor” inside！
四月最后一天，Cursor正式发布TypeScript SDK，将智能代理运行时打包成可编程组件，跳出编程工具定义。它提供完整开发套件，支持双模部署，已有公司用其做三件事，还包含关键部分，Composer模型开放有战略价值。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。