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Claude还是最强,但Anthropic这周好像疯了
Anthropic状告阿里蒸馏模型致其股价创新低。一位87年创业者用AI搭工作流,起初用DeepSeek和Qwen问题多,换Claude后流程顺畅。MRCR v2测试显示国产模型与Claude有差距,便宜与省心模型该怎么选成问题。
小米MiMo Agent 跨会话进化
多数AI编程Agent任务一长就忘事,业界主流靠堆上下文窗口应对,但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code,靠显式存储 - 检索机制,200步以上任务胜率超Claude Code达65%,介绍了其设计及优缺点。
上下文窗口限制被打破:Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口,但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型,称可绕过问题,还将推 5000 万窗口模型,其 SSA 架构有优势,基准测试成绩佳。
ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。
刚刚,GPT-5.5 Instant全员免费!数亿人的ChatGPT变了
OpenAI深夜推出GPT - 5.5 Instant,全面接管ChatGPT默认模型且全员免费。它亮点诸多,如幻觉率暴降、数学成绩提升、回复字数减少、记忆和个性化功能升级等,三个月后GPT - 5.3将退役。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪?Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型,训了LoRA适配器(IA)让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%,但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
转载 | 鄂维南院士:关于推动AI从工程化走向科学化的一点思考
鄂维南院士探讨推动AI从工程化走向科学化。回顾AI先驱,指出基础理论滞后致发展起伏、大模型开发依赖经验。介绍AI主要方法,分析深度学习基础理论问题,强调从系统角度看待AI,认为已到科学化转折点。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文,首次以「外部化」为统一视角,梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施,而非模型能力提升。
iPhone本地跑Gemma 4火了,0 token时代还有多远?
谷歌开源新模型Gemma 4,部分小型号可在手机端本地运行,速度惊人,还有128k上下文窗口。但在处理复杂任务时表现欠佳。未来端侧模型有望蚕食云端高频简单任务,将冲击现有AI商业模式。
首个用户生活「长程模拟器」来了!LifeSim 重新定义大模型个性化评测
现有个性化助手评测基准与真实用户-助手交互脱节,来自复旦大学等的研究人员提出 LifeSim 框架及 LifeSim-Eval 评测方法。实验显示主流 LLM 处理显性需求尚可,隐性意图识别等方面短板明显。