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2026 初的大模型，离电影 Her 还有多远？
作者重看电影《Her》后，对比 2026 年初现实 AI 与电影中萨曼莎的能力，从七个维度分析差距。指出功能性上已接近，但存在性层面差距大，还探讨了 AI 发展趋势与存在意义。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写，详细梳理英伟达产品体系和命名规则，涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等，介绍各层级产品特性，还提及通信技术、开发框架CUDA，助读者清晰了解英伟达产品。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。
GPT-4V仅达Level-2？全球首个多模态通才段位排行榜发布，General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench，构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力，General-Bench覆盖多模态任务，排行榜分多层次榜单，目前各模型段位差异大，Level-5空缺。
重写手机AI安全边界！首个MoAI攻防SoK，系统梳理三大安全支柱
墨尔本大学等联合发布论文指出，移动端AI硬件和模型发展使MoAI成重要范式，但带来安全风险。论文给出统一框架，拆解系统为四层，定义三大安全支柱，梳理攻击、防御图谱等，还提出开放问题与未来方向。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
超94%类别第一！3D点云异常检测与修复新SOTA | ICCV'25
3D点云异常检测在制造等领域重要，但传统方法有丢细节、难修复问题。上海科大与密歇根大学团队提出PASDF框架，借助相关技术达成检测修复一体化，实验显示精准稳定，在两大基准上成绩优异。