一篇立场论文指出，基于语言模型的开放式战略兵棋推演存在决策洗白、裁决不透明、角色崩塌、裁决升级、战略想象力失效五类风险，认为在缺乏可审计安全论证前，不应让此类模型影响规划、条令、政策或危机应对，其当前正确用途是作为压力测试工具。
亚马逊 CTO 将到访中国，文章认为其行程比当下泛滥的 AI 发布会更值得关注，或涉及亚马逊在 AI 与云计算领域的在华动向。
Slowave 是面向编码智能体的本地记忆系统，让智能体参与维护自身记忆：通过“记住—召回—使用—反馈—强化/弱化—衰减”的闭环，根据记忆是否有用来调整其显著度，无需额外 LLM 层，避免上下文膨胀与双脑问题。
HN 用户提出为学习场景设计专用 harness：与追求任务自动完成的现有 agent 相反，学习 harness 应记忆学习者理解状态、提供提示、调用题目/模拟/评估工具，并在结束时评估掌握度，而非直接给出答案。作者认为现有 AI 导师多为 LLM+提示词，harness 才是正确形态，并询问除 K12 外是否有人感兴趣。