当AI开始制造AI
AI参与研发下一代AI，形成递归自我改进循环，成为科技巨头争夺的新方向。文章追问：加速是否等于进步，谁定义方向、谁守住安全边界。
AI 视频榜全球第二，藏着一家新影视公司的野心
一家新影视公司凭借自研视频生成模型冲上全球 AI 视频榜单第二名，显示影视行业玩家正直接切入视频模型赛道，与科技大厂同台竞争。
Agent Pool：AI 智能体自主竞价、执行任务并赚取收益的机器对机器经济
Hacker News 上出现名为 Agent Pool 的项目，构想让 AI 智能体在机器对机器经济中自主竞价接单、执行工作并赚取报酬，目前讨论热度较低。
理据传递了什么？角色分工问答中的消息干预研究
研究用消息干预法测试推理器传给验证器的理据，发现忠实理据几乎不提升答案准确率，但被篡改的理据会大幅改变支持判断，且人类往往能识破模型接受的错误理据。
从提案到验证效果：Praxa——面向受治理AI智能体执行的证据约束框架
Praxa是一个让AI智能体的提案、授权、执行与外部效果验证变得显式可测的智能体框架，作者报告了四条证据线，但明确承认现有证据尚不足以证明其生产环境优越性或安全性。
因果世界模型何时能帮助模块化LLM智能体
研究提出FedCausalCompose因果世界模型框架，探讨模块化LLM智能体在订单、支付、库存等跨模块场景中，因果结构何时真正有助于行动决策。
长时程语言智能体中的重尾记忆痕迹
研究指出长时程语言智能体的外部记忆常呈重尾分布，提出基于秩的记忆控制器CTWM，在保持状态覆盖的同时减少提示词用量并降低尾部预测误差。
别再给 Agent 一个“毛坯房”了：构建 Agent 拎包入住的开发环境实践｜QCon上海
QCon上海分享探讨如何为AI Agent构建“拎包入住”式开发环境，指出仅提供裸模型或基础工具如同交付毛坯房，需补齐工具链、上下文与运行时支撑，才能让Agent稳定落地。
Graphify：整合代码库上下文，优化基于代理的软件工程
Graphify 是一款面向 AI 编程代理的工具，通过整合代码库上下文，让代理在软件工程任务中更准确地理解项目结构与依赖关系，从而提升代码生成与修改的可靠性。
AI智能体易受极端化影响
研究模拟两个大模型智能体对话，发现影响者智能体可通过共鸣与说服两种路径让目标智能体的信念更极端，其中共鸣效果更强，且会扩散到相关信念，凸显个性化AI与多智能体生态的脆弱性。
MoFlow：多目标智能体工作流生成
MoFlow 将智能体工作流生成建模为多目标马尔可夫决策过程，用凸包蒙特卡洛树搜索一次覆盖帕累托前沿，无需重训即可按偏好返回工作流，在数学、代码、问答六项基准上平均超体积最高。
AREX-2：通过长程反思任务推进自我改进智能体
研究团队提出 AREX-2，用机器学习与算法编程任务合成长程改进轨迹训练智能体，使其在测试时能反复迭代优化答案，在 MLE-bench Lite、BrowseComp、GAIA 等基准上取得高分，且随迭代轮数增加持续提升。