Nathan Lambert 哈佛讲座：开源模型现状全景，中国开源全面领先但美国算力优势超 10 倍

arXiv 论文（2610.30755）显示，仅对原始对话历史做稠密检索加重排的 RAW-RAG，在 LoCoMo、LongMemEval、MEME、MemoryAgentBench 的 7 组基准×模型中有 6 组排名第一，比最强 agentic memory 系统高 0.13–5.53 分。

LessWrong 实验测试 Claude Fable 5.1 在图像中隐藏信息的能力：模型被要求藏句且不规定方式时，自发用视觉属性编码，最常见是物体高度对应字母位置（50 张中 33 张）；新会话只给渲染后的 PNG 仍解出约 78%（39/50）。交叉解码显示 GPT-6 Astra 解 Fable 编码达 88%，同模型并非更占优；目前解码需工具量测像素，监控工具调用可发现。

METR 与 Redwood Research 各派一人于 2026-07-21 至 08-11 驻场 OpenAI 三周，评估其内部 agent（含 Codex）错位行为监控系统，报告已公开摘要。

斯坦福与伯克利研究者提出可插拔小模块 TokenGate，插在现有 LLM 浅层学习"跳读"长上下文，只把 top-K token 传给上层。论文报告无精度损失时首 token 时间快 1.4–11.3 倍、峰值显存降 1.5–3.4 倍，相对最强免训练剪枝最高约 6.4 倍更快、2 倍更省显存。训练成本接近 LoRA，无需从零预训练。

Nathan Lambert 在哈佛 CS 2881R 客座讲座整理了开源模型现状全景幻灯片，判断开源模型落后闭源前沿约 3 到 5 个月且差距在缩小。他指出性能、下载量、论文引用三方面中国开源全面领先，美国开源又落后中国 3 到 4 个月；把蒸馏当成核心问题是高估，美国真正持久的优势是算力，前五实验室总算力约为中国前五家的 16 倍，禁止开源只会损害经济活动。

@oradotai 联合 Vercel、Stripe、Auth0、Mintlify、Tavily、Google 等推出 AgentReady（agentready.org），一份 MIT 许可的开源规范，规定网站要让 AI Agent 找得到、读得懂、用起来需做到什么。

DeepSeek 开源支撑其线上生产服务的高性能推理框架 DeepInfer，基于 Apache 2.0 许可证，并同步发布技术报告。框架集成 FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP 等此前开源内核，加上调度、并行、DSpark 投机解码等系统层实现，同时支持 NVIDIA SM100 GPU 和华为昇腾 950 NPU。

Princeton、Stanford、UK AISI 等机构于 2026 年 10 月 19 日发布 72 页综述「Emerging Trends in AI Agent Evaluation」，用 How、What、Who 三个维度梳理智能体评测的 33 个趋势。

Google Research 开源 Harness²，一个递归式智能体 Harness 优化框架，地址为 https://github.com/google-research/harness2。

Kombai 发布 Design Creativity Bench，用 80 个开放式 UI 任务评估模型设计创造力，最佳模型 GPT-6 Astra 得 65.5，人类参考为 92.3。