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突破机器人零样本泛化瓶颈：Recursia长时任务超英伟达ASPIRE 10%
实验发现，Recursia 在目标任务上不进行代码调试的零样本迁移设置下，在 LIBERO-Pro Long 上取得 28%/ 53%的成功率，比英伟达 ASPIRE 分别高出 5.8 和 15.1 个百分点，而 OpenVLA、π₀ 等 VLA 模型几乎全军覆没，π₀.₅ 在两类扰动下分别为 8% 和 1%。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了，一次部署，终生可用
【导读】多AI智能体系统的复杂构建与优化，长期以来是用智能体解决科研问题和场景落地的瓶颈。来自英国格拉斯哥大学的研究团队发布了全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，通过引入自我进化机制，打破了传统多智能体系统在构建和优化中的限制！
突破万次连续编辑极限，中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险，动态平衡新旧知识，理论保证长期不崩盘，编辑效果比主流方法提升11.89%，还能赋能现有模型，让AI真正学会「持续成长」。
初探微软Win11“第二任务栏”：内存占用约200MB
IT之家 3 月 26 日消息，科技媒体 Windows Latest 今天（3 月 26 日）发布博文，实测适用于 Windows 11 系统的“第二任务栏”，指出常驻运行占用约 200~260MB 内存，虽无法替代原生任务栏，但重塑大屏 Windows 11 交互体验。
过程比结果重要：一个不给标准答案的调参框架，让Agent自己把数据库性能榨出来
数据库自动调参，一直是大模型Agent的“看似完美、实则翻车”名场面。明明喂足了官方文档、参数攻略，LLM Agent上手调参依旧状况百出:要么照搬老旧参数适配新硬件翻车，要么参数互相”打架”，越调性能越拉胯。
Agent 开始自己进化了，产品经理的设计假设要变了
Meta、阿里巴巴、斯坦福、Nous Research，至少十几个方向在同时探路，回答同一个问题:怎么让 Agent 在不重新训练的情况下，越用越强。