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Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型

上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。

来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。

国产AI搜索秘塔AI搜索放大招，深度研究功能发布即免费公开，自带新玩法，思考过程透明。在评测集上表现优，可应对复杂问题，生成规范报告，还能转互动网页，严谨度与易用性兼备。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。

OpenAI推出编码杀器Codex桌面App，可指挥多Agent并行协作。它能多任务并行切换，创建调用Skills，设置自动化流程，从写代码进化到解决问题，还具备双人格模式，默认安全，有望重塑开发者与代码交互逻辑。

月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。

作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding，如Prompt工程心得、划分任务边界等；后讲Claude Code使用，包括安装、指令、构建项目规则等，还提及它在多场景的应用。

Claude Code发布v2.1.71，推出`/loop`功能，可让Claude在后台循环执行任务。它能将Claude Code从问答工具变为自主运转的Agent，配合CLAUDE.md和Git hook可构建自主Agent系统，还能同时跑多个实例。

在CES 2026上，未岚大陆发布割草机器人五大新品，呈现“Navimow标准”体系。其新品实现免部署自动建图，用EFLS™ LiDAR⁺三重融合定位系统应对复杂环境，以Xero - Turn™方案解决伤草问题，定义行业新标准。