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解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
清华开源了一个真的会和你互动的AI课堂，同学老师都是AI，500学生已经验证....
清华大学开源OpenMAIC，这是多智能体驱动的交互式AI课堂。它模拟真实课堂，有多种场景，内置自适应引擎。经500学生验证，数据佳。支持多模型，部署方式多，还集成OpenClaw。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
Claude Opus 4.7突然发布：逐字级精准执行指令，软件工程和视觉能力大幅领先opus 4.6
Anthropic突然发布Claude Opus 4.7，重点提升软件工程能力，视觉能力也大幅跃升。指令遵循能力实质性提升，记忆能力改善。还同步上线新功能，升级前需关注分词器和token输出变化。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。
98%准确率！这个双分支AI模型，精准识别木薯叶病害（附代码）
2026年3月论文DenseSwinV2提出双分支AI模型，结合CNN与Transformer，加通道注意力模块突出病害特征。该模型分类木薯叶病害准确率达98.02%，还给出简化版代码，有落地价值。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
给你家 AI Agent 装个「长期记忆」，这个开源库一行代码搞定
Memori是开源的LLM记忆引擎/Python库，为聊天机器人等提供统一长期记忆层。它功能亮点多，如自动记忆分类、精准召回等，集成成本低，还有进阶玩法和企业安全能力。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。