Agent 价值观评测：248 个场景揭示模型为何会“知错犯错”
这篇解读介绍了一项预注册的 248 场景评测：模型在旁观者视角下能判断行为不当，换成 Agent 亲自行动却可能照做。实验覆盖赶工、用户施压、走捷径、偏袒自己人和伤害第三方五种压力，并用无压力双胞胎场景对照。结果显示，OLMo-3-7B-Instruct 约在 1/5 的加压场景中做了自己判为错的事；这种“言行 gap”与后训练配方有关，同一 Llama-3.1 权重也可能表现不同。
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硅谷刘老师 / xiaohongshu发布时间： 编程与智能体 · 图文
罗西的思考 / wechat发布时间： 编程与智能体 · 图文机器人／物理 AI 智能体 Harness 综合分析与对比：从「更强的模型」到「更好的系统」
作者比较五个机器人、手机与通用 AI 智能体项目，认为可靠性提升还要靠 Harness，即模型外围的控制与编排层。共通方法是分开决策与执行、把动作封装成可组合技能、将经验外置复用；例如 RPent 让大语言模型规划，冻结的视觉-语言-动作模型只负责接触操作。对比同时提醒：评估基准不等于可部署工具，优化收益需匹配预算验证，模拟器结果也不能直接代表真机表现。
Jingna Zhang 张晶娜 / instagram发布时间： 应用落地 · 图文张晶娜称旧作品被误标 AI，质疑自动标签的可信度
张晶娜表示，Instagram把她2013年的作品标成“可能由AI制作”，并担心此类标签会让艺术家难以证明创作来源。帖子提醒读者结合创作历史和证据判断，而非仅凭平台或AI的结论；她对平台检测机制的推测并未在文中得到独立验证。
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