可能是比Lovable还好的Vibe Coding产品-MiniMax Agent体验

作者测试MiniMax Agent，用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理，生成图、音等。和Lovable对比，它表现更优，还支持免费试用。

Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了

KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。

我去，Github 51k star，没看错，他是开源的，“用 Docker 运行 macOS”？你绝对没看错!

这是一个运行于 Docker 中的 macOS 虚拟环境项目。开发者或安全研究者在非 macOS 平台运行 macOS 常遇性能差等痛点，而 Docker - OSX 利用容器化轻量部署，接近原生性能，功能亮点多，应用场景丰富。

Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制

论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。

中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings

开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。

8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源，DeepResearch 终于本地化

1月20日，8B端侧写作智能体AgentCPM - Report开源。它以端侧模型为核心，实现本地化部署与SOTA性能双重突破，亮点在于极致效能、本地安全保障，在多评测基准表现出色，部署便捷，两大创新支撑其优秀性能。

Reasoning模型可以Self-Train！

当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。

仅隔一天，OpenAI同步上线o3和o4 mini，它们能调用ChatGPT里的多种工具，可基于图像思考。o3是强大推理模型，o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验，还开源了Codex CLI。

一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法

文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒

QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。