ECHOES：通过递归历史压缩与特权在线策略蒸馏超越当前图像
针对长程GUI智能体保留历史截图导致视觉token与推理成本上升、文本摘要丢失关键状态的问题，研究者提出ECHOES，用训练期特权信息指导文本历史压缩，并构建细粒度诊断基准ECHOESBMK，在多个GUI基准上提升任务表现与记忆保真度。
从事件到推理：基于显式状态的分层规则组合
研究者提出事件推理系统（ERS），把推理状态表示为显式事件图，通过分层规则组合生成可追溯、可修订的推理路径，在结构化事件图上显著减少无效操作并提升推理效率。
重新思考用户编码器：为场景自适应用户表征路由扩散状态
研究提出 FINDERS 框架，利用扩散语言模型的多粒度去噪状态构建可路由的用户表征，并构建 BehaviorQA 数据集，在十个工业场景的离线实验与线上 A/B 测试中均优于现有方法。
结构化权威注入：通过类型化 MCP 覆盖实现 LLM 智能体的持久人类控制
研究者提出结构化权威注入（SAI）协议，把操作者的纠正指令转为经模式校验的 MCP 工具调用，并在每次提示前加入排序后的权威上下文，让人类指令在智能体多轮规划中持续生效。
谷歌开源Harness，支持 OpenCode 和 Codex：国内开发者接入Jev实测“真行”
谷歌开源智能体测试框架Harness，兼容OpenCode与Codex等编码智能体，国内开发者接入Jev后实测可用，为AI编程工具的评测与接入提供新选择。
Jev迎来中国挑战者：StartLux登顶决策模型榜单，还学会了“拿不准再想”
中国团队StartLux在决策模型评测榜单上登顶，超越Jev等对手，其模型具备“拿不准再想”的自适应推理能力，即根据不确定性决定是否延长思考，对决策类AI应用有参考价值。
华中师大提出CoReFuse-Med：先净化再融合，让低质模态不再拖后腿
华中师范大学等团队提出多模态医学图像分割方法CoReFuse-Med，针对低质量MRI模态污染融合网络的问题，先净化浅层特征再平衡深层模态贡献，被ACM MM 2026收录。
我向新版 DeepSeek 许了个愿，4 块钱让特斯拉飞起来
爱范儿体验新版 DeepSeek，称其好用度大幅提升，仅花约 4 元就完成让特斯拉“飞起来”的创意效果，展示模型在实用场景中的低成本与高可用性。
苹果第一个 AI 机器人，可能是个能动的 HomeView
苹果正在研发首款 AI 机器人，形态可能是带机械臂或可动结构的智能家居显示屏，让屏幕能转动、跟随用户，被视为 HomePod 与 iPad 的结合体。
亚马逊推出TorchNeuron开发工具，向英伟达发起最大挑战
亚马逊发布TorchNeuron开发工具，旨在打破英伟达对PyTorch生态的掌控，让更多开发者将AI应用运行在自研芯片等替代硬件上。
Hugging Face政策主管：嵌入式AI评估器并非易事
Hugging Face首席政策官Irene Solaiman在TechCrunch活动上表示，AI实验室依赖的模型基准评测方法仍复杂且不成熟，嵌入式AI评估器不会成为简单解决方案。
Laminar 推出 RL 训练的智能体轨迹错误检测模型 flow-1
Laminar 发布经强化学习训练的模型 flow-1，用于自动发现 AI 智能体执行轨迹中的隐性错误。其检测质量与 GPT-6-sol 相当，成本却低 23 倍，可对全部生产轨迹做无采样分析。