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ICML 2026｜告别「单线程」思维，智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
Coding Agent 的一个啊哈时刻
作者翻用Codex在SGLD做Qwen - Image/HunyuanVideo的modelopt fp8支持的记录，发现Coding Agent思考过程与人类思路高度一致，如对比中间图和结果图判断量化精度，Infra领域核心技能或被其解决。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
Cursor滑跪开源技术报告：Kimi基模这样微调能干翻Claude
Cursor放出Composer 2技术报告力证‘自研’，基于Kimi K2.5经持续预训练和异步强化学习，测试表现好。同时，杨植麟分享Kimi团队最新思考，认为大模型要规模化，断言大模型训练进入第三阶段。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
不要建一千个 Agent：Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元，在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构，Policy Agent 开发过程，定义“正确”标准，建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。