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一个超级搜索Agent开源，超低成本拉满搜索推理能力！小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布，打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能，解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题，通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术，展现强大搜索推理能力。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调（SFT）的软件工程代码智能体SWE-Lego，无需复杂RL流程，在SWE-bench Verified基准中表现出色，项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
OpenAI研究大模型对GDP贡献，三大行业已能代替人类，并自曝不敌Claude
OpenAI推出新评估方法GDPval，跟踪模型在现实任务表现。评估显示前沿模型接近专家水平，Claude Opus 4.1表现最佳，GPT - 5准确性出色。还发布黄金子集和评分服务，其处于起步阶段将持续扩展。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
重磅！微软宣布开源Copilot！Cursor：完了！
5月19日微软VS Code团队宣布完全开源其AI编辑器功能，将把GitHub Copilot Chat扩展代码以MIT许可开源并重构到VS Code核心。此决定受AI开发领域变化推动，在开发者社区引发争议。
AI 创业，需要重读 Paul Graham 的「创业 13 条」
2009年YC创始人Paul Graham发表《Startups in 13 Sentences》，虽时间久远但核心观点不过时。创业者Chris Saad、Yaniv Bernstein结合经验和当下环境，剖析这13条创业原则，涵盖选联合创始人、快速发布产品等内容。
多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
卷赢OpenAI也没用！Salesforce用100万次对话揭秘：AI Agent最大的坑，根本不是技术！
Salesforce处理超100万次AI Agent与客户对话后复盘，指出行业追求“全自动化”是陷阱。AI Agent不仅要融合非结构化和结构化数据，还需提升人工介入率，遵循“同理心优先”原则。