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AR眼镜尚存核心瓶颈，碳化硅能否破题？
AR眼镜成AI落地端侧佳选，但传统光波导方案难满足其需求。碳化硅以高折射率、高导热率特性，被视为破解AR全彩显示瓶颈的“钥匙”。国内产业正协同创新，不过成本问题待产业链协作解决。
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench，SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
FUTURUS未来黑科技徐俊峰：侧翼突围，构建AR全栈解决方案｜甲子光年
2026崇礼论坛上，FUTURUS未来黑科技徐俊峰指出AI产业面临瓶颈，创业者应‘侧翼突围’。他认为以汽车挡风玻璃为介质的AR技术是数据闭环关键切口，还描绘了AR全栈解决方案赋能车厂的商业蓝图。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！
Anthropic和OpenAI推出新模型后，基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二，它聚焦代码编写运行，还能动态调整计划策略，展现出高含金量。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
大模型开网店，谁是经营高手？E-Commerce Bench开源揭秘
为评估模型长程经营能力，联合淘天集团发布E-Commerce Bench，以10万本金、365天经营网店来评测。从多维度评估18个模型，结果差异大，还发现单一指标会掩盖模型表现，评估基准潜力大。