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上周六的时候，DeepSeek发了他们一篇很长的技术文章，叫《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，细细读完了，非常棒的架构，对很多开发者来说，都非常非常值得学习。
长上下文已经成为大语言模型重要的基础能力，但长上下文也给模型架构带来了一个现实问题：全注意力能够直接建模任意位置之间的关系，却带来随序列长度显著增长的计算和显存开销；滑窗注意力和线性注意力更加高效，但效果上都存在明显的不足。因此混合架构逐渐成为当前大语言模型设计的主流。
一个冰箱大小的服务器机柜，重量超过一辆皮卡；到 2027 年，它的峰值功率将相当于 65 户家庭同时用电；为了不让它烧掉，每个机柜需要排出的热量相当于 30 台燃气锅炉。
想象一项任务：把相机交给AI，让它进入一间从未见过的虚拟房间。没有预先给定的物体坐标，也没有替它安排好的参观路线。它需要决定朝哪里转、向哪里移动、何时再拍一张图，并最终说清楚各个目标物体在三维空间中的位置。
Axiom的AxiomProver用24天将有限单群分类定理（CFSG）形式化，生成4310万行Lean代码，并发现34处重大逻辑偏差、修补不平衡群定理漏洞及证明新定理。
a16z在《State of Markets》报告及官方播客中指出，AI相关公司已占美国VC交易活动的86%，超大规模厂商资本开支激增，而模型与应用采用率仍低，AI投资周期尚处早期。
阿里数据团队基于117个模型技术报告筛选158个评测基准，提出基准健康指数（BHI），按能力区分度、抗饱和度和影响力诊断基准，论文获NeurIPS 2026 Evaluations and Datasets Track（Oral）录用，Humanity's Last Exam（HLE）综合第一。
OpenAI发布的GPT-6 Astra在机器人评测中登顶，并凭借跨本体操作、Real-to-Sim、Computer Use及长程任务能力重塑Agent、机器人和AI制药应用，但其速度、幻觉、物理直觉不足及湿实验反馈慢仍构成瓶颈。
百度智能云推出AI Infra与Agent Infra双层基础设施，通过百舸AI计算平台6.0提升资源与Token效率，支撑智能体长期稳定运行及产业场景落地。
清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学和北京怀柔实验室提出EvoSim，使AI从实验偏差中追查机制、修订方程并积累建模方法，并在电池快充析锂与动态电压预测场景完成验证。