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面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
美国模型长期霸榜的LMArena，出现了一个国产模型
2025 年底，中美 AI 阵营发展路径有区分，美国多是强模型加工具链，中国在多方面发力。12 月 23 日 LMArena 更新文本榜，百度文心新模型 ERNIE - 5.0 - Preview - 1203 以 1451 分登上榜单，成中国第一且是前 20 名里唯一非美国模型。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
The Batch: 859 | Qwen3 的自主智能新进展
不到两周前 Kimi K2 超越其他开源非推理模型，如今阿里巴巴发布基于早期 Qwen3 - 235B - A22B 的三款新大语言模型权重，介绍了输入输出规格、架构设计、性能表现、使用方式等，还进行了性能对比。
o3-pro正式推出！说声“嗨”就花了80美元，思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro，同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳，但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议，奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响，还透露公开权重模型推迟。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
CVPR 2026 | ReFTA：打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展，全参数微调成本高，参数高效微调（PEFT）成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限，张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题，有工程和理论优势。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。