斯坦福「2026年AI指数报告」重磅出炉！这份432页长文含金量极高：中美AI巅峰对决，差距几乎抹平，缩减至仅2.7%。全球顶尖AI年产95个，基本都聚集在大厂。最残酷的是，22-25岁开发者的就业已被切掉20%。
一不小心，查理芒格和巴菲特就被炼化，个个加入投资Agent军团，人人可用了。
太疯狂了！Meta和METR刚测出的AI进化数据，与中国团队两年前提出的「密度定律」完美重合。硅谷猛然回头，发现中国研究者在这条路上已领先两年！
过去一段时间，生成理解统一模型（Unified Model）经常被理解成一种「既能看懂图、又能生成图」的多模态通用系统。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
在具身智能快速发展的今天，高质量数据已成为驱动能力提升的关键基础，然而一个核心问题也随之而来： 如何让机器人数据采集更快、更稳、更有效？
让一个模型概括“这是一段什么视频”，并不难。
Claude最强“神话”模型，可能用到来自字节的技术？
硅谷新宠Hermes Agent一夜爆火，不仅在GitHub狂揽6.6万星，更因原生接入微信让开发者全线沸腾。如今，Hermes署名的首篇「顶会级」论文也出世了。如今，这款历经9个月打磨，一夜成名的Agent，已在GitHub上狂揽66k星，Fork有8.8k。
有没有想过让「龙虾」替你打麻将？
昨天我发现 Qwen3.6“倒反天罡”。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及 3300 + 人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49 vs 90）、传统 Acc 指标虚高、以及 “Thinking” 并非总是增益等现象。
前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索，再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发，潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
随着任务的复杂度提升，Agent（智能体）的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中，模型迷糊了，于是开始跳步、忽视、绕道。
想象几个并不遥远的场景： 医院的病房里，刚做完手术的患者正在练习下床、走动，智能系统通过摄像头捕捉他的动作，判断步态是否稳定、有没有跌倒风险；回到家，在卧室或浴室这样私密的空间里，老人起身、转身、洗漱，甚至意外滑倒的瞬间，也可能被视觉传感器记录，只为了让 AI 能更早发现异常；
在本文中，我将探讨编码智能体（coding agents）及其智能体编排（agent harnesses）的整体设计：它们究竟是什么、工作原理如何，以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。
Anthropic 的 Claude Code 源码被扒了个干干净净。55 个目录、331 个模块、目前业界最经受实战检验的 Agent 架构——全部暴露在 .map 文件里。
现有大模型评测分数日趋饱和，但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头，在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分，以及3300+人工时高质量标注，揭示模型与人类的巨大鸿沟（49vs90）、传统Acc指标虚高、以及「Thinking」并非总是增益等现象。
对于已经在使用强大的 Hermes Agent 的 Mac 用户来说，现在有了一款能让您的工作流更加流畅、更具原生体验的工具——Hermes Desktop。它并非一个简单的浏览器封装，而是一款专为 macOS 设计的本地应用程序，旨在将您最关心的工作流程无缝集成到一个窗口中。
腾讯云“防爆箱”护航百万“龙虾”上岗，已助力MiniMax强化学习训练。
「小猫补光灯」的作者花生...啊不...这人改名叫花叔了...hhhh，又整了一个新活：一周 8000 多个 star
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
超声领域也有大模型了！
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
Browser Use是Hermes Agent官方推荐的云端浏览器自动化提供商之一：
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
本文翻译自 Anthropic 官方博客「Seeing like an agent: how we design tools in Claude Code」，作者 Thariq Shihipar，Claude Code 团队工程师，今天发布。以下为逐段中英对照翻译
今天 Interesting Engineering++ 发了一篇长文，把这些系统放在同一个分析框架里做了横评，回答的就是这些问题。原文地址：interestingengineering.substack.com/p/the-loop-is-the-lab
