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谁说老实人赚不到钱？Claude用一张3500亿的支票打脸OpenAI
2026开年，Anthropic计划融资100亿美金，估值从1830亿涨至3500亿。曾因理念分歧从OpenAI出走的Amodei兄妹，带领Anthropic专注技术与AI安全，在营收、性能等方面反超OpenAI，上演逆袭。
英伟达、英特尔和AMD芯片同台竞技：CES 2026各自都展示了怎样的实力
全球最大消费电子展CES 2026上，英伟达、英特尔和AMD发布新品，AI算力芯片竞争演变为平台架构全面战争。英伟达推Rubin计算平台，英特尔发布第三代酷睿Ultra系列，AMD展示Helios平台及相关产品。
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开，介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题，阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节，还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
OpenAI：如何用 Codex 在 28 天内极速打造安卓版 Sora
OpenAI发布工程博客，揭秘用Codex不到一个月打造Sora安卓版应用的过程。这款应用上线首日冲至Google Play下载榜第一，24小时内用户生成超百万视频，开发过程耗约50亿tokens，崩溃率仅0.1%。