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o3-pro通关“推箱子”，人类怀旧小游戏成了大模型新Benchmark
推箱子、俄罗斯方块等经典小游戏成大模型benchmark，o3 - pro挑战这两款游戏表现出色，突破benchmark上限，成绩远超o3。Lmgame含多款游戏，有不同评价方式，且开源可用于模型测试。
AI竟会「自己认错」？破解多智能体协作「罗生门」，斩获ICML 2025 Spotlight
多智能体AI系统任务失败后，开发者常难定位问题。PSU、杜克大学与谷歌DeepMind等机构提出「自动化失败归因」，发布Who&When数据集，探索三种归因方法，虽目前效果欠佳，但为打造可靠系统提供方向。
极客大神构建了LLM架构画廊，AI大神Karpathy点赞
极客大神Sebastian Raschka构建LLM Architecture Gallery，将复杂模型结构化繁为简，引发技术圈讨论，AI大神Karpathy点赞。画廊高度视觉化、互动性强，展示模型架构图及核心参数，源数据开源。
生成式AI第二阶段：个性化AI助理 + AI Agent将颠覆我们的生活工作方式
生成式AI已迈入第二阶段，核心是能“动手办事”的AI智能体。未来AI以AI助理和AI代理形式存在，两者协同工作将带来工作方式革命，但面临记忆、信任、伦理等挑战。
效果逼真到让人窒息！开源Ctrl-Crash模拟车辆事故
近年来视频扩散技术在生成车辆碰撞真实场景时面临挑战，因驾驶数据集中事故样本稀缺。Mila团队提出Ctrl - Crash可控碰撞视频生成模型，支持反事实场景生成，但也存在一些局限。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
文章剖析MCP Server五种主流架构模式，结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供指南。介绍各架构优缺点与适用场景，展示Nacos赋能及实战集成，还给出架构选型指南。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
小钢炮开源，一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」，模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型，采用双轨架构。仅需一张RTX 3090，2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据，具备零样本声音克隆等特点，实现大模型训练平民化。
Claude 吞噬整个AI编程栈？“Vibe Coding 公司的最大错觉是以为自己有护城河”
近日网友爆料Anthropic开发类似Lovable功能，可构建全栈应用。此前Claude Code源码泄露，展示其构建软件开发全流程“执行层”能力。AI编程进入“大收割时代”，模型厂商吞噬工具趋势显现，Lovable等平台护城河受挑战。
从Token到词元：全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名，Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资，探索从语音到全模态的路径，成果颇丰且完成能力闭环，其发展受关注。