论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement Learning。作者之一，就是罗福莉。 要用GPU去做模型推理，要用CPU去执行代码，要用API去处理搜索、数据库，可能还要用浏览器进行网页操作 ...

3月16日消息，小米AI实验室研究员罗福莉，也就是很多人口中的“天才少女”，又发论文了。论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement ...

从梁文锋署名的Engram论文和V4架构泄露来看，DeepSeek的方向不是在模型外面搭记忆系统，而是把记忆能力直接嵌入模型架构本身。 Engram已经证明，在Transformer内部可以开辟一块专用的条件记忆空间，用O (1)的哈希查找来存取静态知识，在调用已存好的知识时，还不占用上下文窗口的容量，也不增加推理的计算成本。

如果你也在这纠结：“Agent 搞了好几个月，Demo 看着很好，一上业务就翻车”“看了不少开源项目，但不知道哪个适合我们，几百万的试错成本说没就没了……”“疯狂调 Prompt，完全没有一套可复用的架构……”4 月 17-18 日，由 CSDN 与奇点智能研究院举办的「2026 ...

安全审计一查， 512 个漏洞，其中 8 个是「严重」级别。更离谱的是，有人发现互联网上有超过 2 万个 OpenClaw 实例直接暴露在公网上，API 密钥、OAuth token 全都裸奔。