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AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
全球爆红后，Clawdbot之父2小时深度专访：退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流，如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历，认为AI时代程序员要关注系统架构，强调与AI融合。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
Thinking Machines首款产品重大更新：K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户，还可微调Kimi K2 Thinking，新增兼容OpenAI API接口，支持Qwen3 - VL视觉输入，降低模型训练门槛。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
ClockBench：一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间，人类平均准确率89.1%，最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差，却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷，对评估有启发。
百度Qianfan-VL开源，纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。
刚刚，全球最强GPT-6 Astra来了！人类进入AGI时代
OpenAI官宣下一代旗舰模型GPT - 6 Astra，定义其为「世界上最智能、对齐程度最高」的模型。它多项基准测试成绩惊人，在编程、计算机使用等多领域表现卓越，还改写科研纪录，不过因安全能力强暂未全开放。