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KC-Agent：给生产环境的 ML 模型装一个「双系统」大脑，数据漂移终于不用人盯了
生产环境跑过 ML 模型的人，都懂那种「模型悄悄变傻」的绝望。上周准确率还在 85%，这周莫名其妙掉到 72%，查日志发现数据分布早就变了，而你还在睡大觉。 工业级 ML 管这个叫
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阅读全文 →用户给 ChatGPT 打了 4.19 分，但 23% 的任务其实没干成
昨天刷到一篇刚被 AIES 2026 接收的论文，题目叫 MonitrLLM，读完之后让我对着屏幕发了好一会儿呆。 不是因为有什么惊天动地的技术突破，而是它用一个特别朴素的实验，点
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阅读全文 →Vibe Commerce 来了：当「说句话就下单」变成 Agent 考场
上个月还在聊 vibe coding，现在学界已经把「vibe commerce」搬上论文了。 Rutgers、Santa Clara 等高校联合发了一篇新论文，题目就叫「Agen
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阅读全文 →LiveMem 论文解读｜大模型终于有「长期记忆」了，但跟你想的不一样
跑过长时间运行的 AI Agent，大概都见过这个场景：对话进行到第 50 轮，模型开始忘记 20 轮前交代过的事情。摘要压缩试过、RAG 检索试过、把历史记录重新塞进上下文也试过
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阅读全文 →Faster-WAM 解读｜世界动作模型需要那么深的动作头吗？
Faster-WAM 解读｜世界动作模型需要那么深的动作头吗？ 做机器人动作预测经常碰上一个问题：推理延迟。模型在仿真里精度看着还行，一上真机，延迟一大，整个控制循环就跟不上了。动
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阅读全文 →「冰上国际象棋」终于被 AI 盯上了：强化学习自学冰壶战术
Curling 常被叫做「Chess on Ice」，冰上国际象棋。但这么多年，AI 把国际象棋、围棋、星际争霸都扫了一遍，冰壶这块几乎没人认真碰过。 上周 arXiv 挂出来一篇
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阅读全文 →扩散草稿的「各自为政」问题，被并行精炼治了——xPress 让 Qwen3-8B 推理提速 1.3 倍
做推理加速的人，这两年大多在盯 speculative decoding。拿一个小模型快速吐草稿，大模型一次验证一批，省掉逐 token 自回归的串行开销。问题落在草稿质量上——草
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阅读全文 →Shortcut Hacking：当大模型靠"蒙"混过科学Benchmark，最高37.4%的正确答案是假的
前几天刷到一篇新论文，标题很直白—— Right Answer, Wrong Method ，答案对了，方法错了。读完后我第一反应不是"又一篇 benchmark 批评"，而是想起
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阅读全文 →Agent评测结果，不用全跑完也能下判断
搞 Agent 评测的人应该都有过这种体验：挂上一个 benchmark，让它慢慢跑，时不时切过去瞄一眼进度条。跑了几百个 case 之后胜负已经很清楚了，但还得等剩下那几百个跑完
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阅读全文 →一篇新论文把 LTL 转进了 LTLf+，搞规划的人可以少跟无限自动机较劲了
搞过 RL 或规划的大概都跟 LTL（线性时态逻辑）打过照面。它是 AI 领域最常用的时序规约语言之一，reactive synthesis、MDP 上的随机规划、带约束的强化学习
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阅读全文 →不确定环境里只能备几套策略？这篇论文给出了精确解法
做 AI 决策系统的人，迟早会撞上同一个问题：上线后遇到什么环境，根本没法提前预料。 这比"不知道明天天气"更底层——状态怎么转移、奖励怎么给，连模型本身都是一个未知数。机器人今天
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阅读全文 →Cross-Session 攻击正在绕过所有 AI 安全防线，Magnet 这篇论文想堵上这个洞
Magnet: Detecting Cross-Session AI Misuse Through Capability Accumulation 今天在 arXiv 上刷到一篇
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阅读全文 →五个缺口：那篇让 Agent 开发者扎心的论文
Agent 系统五个认知缺口 上周四凌晨 arXiv 上来了一篇不怎么起眼的 survey，标题叫「A Taxonomy of Cognitive Capability Gaps
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