斯坦福 CS 329Z 课程第 9 讲给出 Agent 系统优化的选型图：优化前提是数据、系统、评估指标三者齐备，一般先做上下文优化（prompt 与 few-shots），因为便宜、快、省样本；当上下文优化不够用、想把能力蒸馏到小模型或 prompt 越写越长时再改权重。讲义还梳理了 OPRO、MIPROv2、TextGrad、GEPA 等反思式 prompt 优化方法，SFT、RL（PPO 与 GRPO 对比）、on-policy 蒸馏等权重优化路径，以及 Darwin Gödel Machine、Meta-Harness、karpathy 的 autoresearch 等让 agent 自我优化的做法，并指出 agent 已是不错的优化器，评估指标成为最需要把控的环节。
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Recursive 发布首个模型 Flint，总参数 400 亿、每 Token 激活 25 亿参数的 MoE，面向本地 Agent 编程，权重以 Apache 2.0 开源。短上下文下在 M4 Pro MacBook Pro 上每秒超过 125 个 Token，64GB RTX Spark 上超过 150 个，支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM、SGLang、Unsloth。其研发几乎各环节由自动化研究系统 Eureka Machine 参与，包括架构搜索、把输出层量化到 4 bit 并做离线蒸馏、以及为 M4/M5 融合 Metal 内核。
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MiniMax 官方回应 SGLang 将 MiniMax H3 纳入 SGLang-TorchTPU 的 TPU 支持列表，并表示期待更多围绕高效视频推理的开源工作。SGLang 称 SGLang-TorchTPU 由 SGLang 与 Google TPU 团队、Meta PyTorch 团队共同打造，已用于 Meta 的生产推理，支持模型包括 Muse Spark Open、GLM-5.3 Flash、Kimi K3、Ling 3.1 Flash 和 MiniMax H3。
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Artificial Analysis 推出 AA-PersonalityBench，评测模型谄媚（Sycophantic）人格特质，测得最老的三个模型 GPT-4o、Llama 4 Maverick 和 GPT-3.5 Turbo 排名最高，Grok 4.7、Claude Fable 5.1 与 Inkling 排名最低。Meta 五个被测模型全部在 65 分以上（Llama 4 Maverick 97、Muse Spark 1.3 87、Muse Glimmer 79、Muse Spark Open 76、Muse Wonder 65），Claude 系列全部在 55 分及以下，Grok 4.7 为全场最低。
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Anthropic 发布名为 Claude Duet 的个人智能体应用，定位为可在后台运行、主动向用户推送任务的“主动型智能体”，目前处于研究预览阶段并设有等待名单。该工具基于 9 月底发布的旗舰模型 Opus 5.5 构建，会在每天早上推送所连接应用的简报，并在需要关注时通知用户，部分任务需用户批准。Anthropic Labs 团队联合负责人 Mike Krieger 称其能判断何时主动行动；负责 Duet 开发的 Karan Ahuja 此前在 Meta Superintelligence Labs 主管产品管理。
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特朗普在 Truth Social 发帖称，大型新建数据中心必须自行发电，并向所在社区支付现金“分红”。最接近的现有承诺是 Amazon、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle 和 xAI 今年 3 月签署的 Ratepayer Protection Pledge，签署方承诺新建或购买发电能力并承担基础设施升级费用，但专家认为该承诺在联邦层面可能无法强制执行。特朗普表示，一些原本极不受欢迎的项目在达成财务协议后变得受欢迎，分红提议比上述承诺更进一步。
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开发者dipa-studio开源项目ios-sweet在搭载骁龙732G的Redmi Note 10 Pro上引导运行了来自iPhone X的iOS 16.7.16系统组件，可进入桌面、操作设置和控制中心，并唤醒8个CPU核心。移植过程主要靠AI读报错日志、对比驱动源码并生成转接代码，Codex额度用尽后转由Claude接手。目前蜂窝网络、蓝牙、相机、音频均不可用，Metal图形接口未打通，开机等待约4分钟，且放宽了代码签名校验和沙盒限制。
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Tenex 联合创始人 Alex Lieberman 与 CJ Hess 介绍了这家已扩张至 75 人的公司如何为财富 2000 强与中型企业构建 AI 原生 SDLC，并延续按交付成果而非工时付费的模式。其 MetaHarness 把技能、项目文档与 CLI 围绕工作组织起来，计划与决策随代码一起提交到 Git，让智能体能读到“为什么这样建”。两人还讨论了垂直 AI 的利弊，以及用 AI 智能体替换每年 4.3 万美元演讲者管理工具的实验。
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钛媒体 Edge AI Daily 早报汇总十条动态，包括 Anthropic 招股书草案披露未来数年算力投入或达 7500 亿美元、2026 年上半年净亏损 807 亿美元，并推进纳斯达克 IPO；OpenAI 收购 AI 生物科技软件公司 Orchestra Bio，并将计算机使用能力接入 Chrome 版 ChatGPT 扩展。其余条目涉及谷歌云伦敦区宕机致英国多家银行服务中断、Meta 吉瓦级 Prometheus 集群、八州总检察长起诉 OpenAI，以及商汤对 GPT-6-Astra 的真机评测。
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Khronos Group 正式发布 OpenXR“空间容器”扩展规范，为 XR 行业提供跨平台的空间多任务框架，设计思路借鉴苹果 visionOS 的空间交互逻辑。该机制由系统统一管理空间区域，应用可在多应用并排的“有界模式”与单应用占满视野的“沉浸式模式”间切换。规范已获批发布，2026 年起在 OpenXR 生态逐步落地，Meta Quest、SteamVR/Steam Frame、安卓 XR 设备、Varjo、Magic Leap、XREAL 等设备预计率先适配。
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依视路陆逊梯卡（EssilorLuxottica）2026年第三季度营收74.86亿欧元，同比增长9.0%，按固定汇率计算增长7.2%。包含Ray-Ban Meta、Oakley Meta系列AI眼镜及Nuance Audio听力辅助眼镜的智能可穿戴业务营收同比增长20%（按固定汇率计算）。前三季度累计营收223.04亿欧元，同比增长6.8%。
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Google 发布 TorchTPU，这是 PyTorch 的一个专用版本，让开发者无需重写底层代码、只需调整少量配置，就能把现有模型和应用迁移到 TPU 上运行。Google 称与 Meta、Hugging Face 以及 vLLM、SGLang 的开发者合作，确保相关代码库兼容；同时推出 TPU agent suite 协助迁移并自动修复错误，并更新端侧工具 LiteRT 以兼容 PyTorch 应用。此前 AWS 也发布了面向自家 Trainium 芯片的 TorchNeuron。
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Google DeepMind 新论文发现，自进化智能体在编辑系统提示词、记忆或技能文件来学习新任务时，会遗忘此前已掌握的任务。团队在话题、工作流或领域不断变化的任务流上测试了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness，其中 GEPA 学得最多，平均每块提升 6.2 分，但在其他任务上损失也最大，为 4.3 分；它学会向用户追问缺失信息后，后续任务块改写了这条规则，15.5 分的增益降至 2.5 分。作者建议，若智能体会自行修改提示词或记忆，应把任务专属规则分开存放，并在每次更新后重测旧任务。
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Nathan Lambert 介绍了最新一批开源模型，并分析了 MOFCOM 对模型出口、DHS 对 DeepSeek 的近期监管行动。他特别提到，本期出现了来自 Reflection、Meta 和 Nvidia 的多款强劲美国开放权重模型。
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Sierra 宣布与 Stripe 合作，让智能体在同一通电话里完成对话、支付和收据确认，无需跳转其他系统或发送支付链接。支付时智能体切换到安全支付模式，客户在键盘输入卡号后由 Stripe 处理，完成后智能体回到通话确认交易。Cedar 的智能体 Kora 在患者发起支付的电话中，71.3% 最终支付成功。Sierra 已上架 Stripe App Marketplace，企业可直接把智能体接入 Stripe 账户，双方还在与 Meta 等伙伴推进 Personal Agent Protocol 中个人智能体代付的规范。
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Apollo 首席经济学家 Torsten Slok 警告“AI 这件事最好能成，否则我们会出问题”，Ed Zitron 据此量化 AI 泡沫风险：NVIDIA、Google、Amazon、Meta、Microsoft、Broadcom、Micron、AMD 与 CoreWeave 合计占 NASDAQ 100 约 46.5%、占 NASDAQ Composite 约 39.3%，NVIDIA 单独占 11.31%。散户持有约 10% 的市场资产，直接持有 NVIDIA 约 26.2%、Microsoft 约 21.8% 的股票，2026 年至今散户交易量占比达 20.3%。
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SGLang 团队联合 Google 和 Meta 开源 SGLang-TorchTPU，这是一个基于 PyTorch 的原生后端，把 SGLang 的完整服务栈带到 Google Cloud TPU，并已在 Meta 大规模生产环境使用。首发支持 Muse Spark Open、GLM-5.3、Kimi K3、DeepSeek V4、Qwen3.8、Gemma 4 等模型，覆盖投机解码、KV cache 卸载、PD 分离和 FP8 KV cache 等功能。团队还用 TorchTitan 与 Miles 在单台 4 芯片 TPU v7x 上完成 Qwen3-4B 的 GRPO 训练，奖励曲线与 6 张 H200 基线在随机波动范围内一致。
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据英国《金融时报》报道，美国总规模达10万亿美元的AI基础设施建设热潮遭遇阻力，2026年以来已有至少47个大型数据中心项目被延期、撤回或阻止。全球AI相关债务发行额较6月高点下降约80%，CoreWeave一批债券收益率从发行时的9.675%升至约15%。标普全球预计亚马逊、微软、Alphabet、甲骨文、Meta和SpaceX六家公司2025年至2030年在数据中心等AI相关资本开支上投入将超过7万亿美元，自由现金流至少到2027年仍将为负。
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Google 开源 TorchTPU，这是与 Meta 的 PyTorch 团队共同开发的 Cloud TPU 原生 PyTorch 后端，在 PyTorch Conference 2026 上宣布，现有代码通过 torch.device("tpu") 即可指向 TPU。Google 团队称 TorchTPU 取代 PyTorch/XLA，建议所有新工作负载使用；它基于 PrivateUse1 接口，提供 Strict、Debug、DeferAndFuse 三种 eager 模式，torch.compile(backend="tpu") 经 StableHLO 和 OpenXLA 编译。TorchTPU 在 PyPI 上为 v0.2.0，要求 Python 3.11+，Apache 2.0 许可，配套 vLLM-TorchTPU、SGLang-TorchTPU 和 TorchTitan 仓库；Google 自报 TorchTitan 在 Ironwood 上训练 Qwen 3 8B 达到 52% MFU，可扩展至 8,192 颗芯片。
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Artificial Analysis 汇总称，美国开源权重模型上周在智能水平和参数效率上均有提升。NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt 和 Nemotron 3.5 Super VL，后者以 120B 参数在 Intelligence Index 上得分 26.5，将 Inkling Small 挤出帕累托前沿；Meta 的 Muse Spark Open 得分 38.9，比 Super VL 高 12 分以上，是美国开源权重模型迄今最高智能得分；Reflection 的首个模型 Beam 1.0 以 501B 参数得分 30.3，落在 Super VL 与 Muse Spark Open 之间。
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