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Karpathy最新发文：醒醒！别把AI当人看，它没欲望也不怕死
Andrej Karpathy在推文中反驳将大模型视作「更聪明人类」的观点，指出大模型是「非生物」智能，其进化压力、学习机制、运行方式与人类不同。清楚这是全新智能，对理解大模型很重要。
首发丨手机的『魔法挂件』，实测钉钉dingtalk A1，有用的好帮手
2025年基于大模型的AI硬件焕发生机，钉钉dingtalk A1是其中代表。它厚度仅3.8mm，使用方便，具备会议录音转写、纪要生成、通话分析等功能，还能用于学习和生活场景。
刚刚，字节开源Seed-OSS-36B模型，512k上下文
深夜，字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型，含三个版本。其用12万亿tokens训练，在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性，原生支持512K上下文窗口，基准测试成绩佳。
这个AI精准模拟人类行为大脑状态，上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。
20种机器人本体通吃！蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注，蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0，支持 20 种机器人构型，多方面能力提升，开源模型权重等，从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
刚刚，DeepSeek全新多模态技术开源！
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文，提出“视觉基元推理”框架，解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型，性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
ComposeMe：让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题，Snap推出ComposeMe，引入‘属性特定图像提示’思路，能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法，虽有局限，但表现较优。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。