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从大模型到多模态，图文混排Agent彻底起飞~
上周智谱多模态开源周，从GLM 4.6v到Autoglm，其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文，它能生成图文混排解读文章，效果好。作者逆向原理复刻代码，还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。
Agentic Coding表现创新高，全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型，KAT - Dev - 32B 开源，KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色，且在多训练阶段创新优化，有强大代码生成能力和涌现现象。
开源 x AI 的靠谱答案，都在这场嘉年华里了 | Q推荐
2025 Inclusion·外滩大会期间的开源嘉年华，用“上手体验 + 实战分享”回应开发者、创业者需求。创新舞台有精英分享，代码原生地可实操MCP工具，有童心趣工坊、互动展区等，助力开源生态发展。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
数学家24小时驳回OpenAI攻破的猜想！“AI证对了每句话，但已跟原猜想无关”
OpenAI宣称其下一代AI模型推翻了Connes刚性猜想，第二天堪萨斯大学的J. L. Nielsen就发文回应，指出AI构造的群不满足附加条件，还逐行核对代码指出‘要证什么’有问题，强调人类审查对AI科研结果很关键。
1.9万行 Claude Code“AI垃圾”杀入 Node.js：全球顶流开源项目，快守不住了
2026 年 1 月，Node.js 技术指导委员会成员 Matteo Collina 用 Claude Code 生成近 1.9 万行代码提交 PR，引发争议。长期贡献者 Fedor Indutny 质疑其不符合 DCO 1.1 条款，而 Collina 认为自己担责，且开源生态已认可 AI 辅助贡献。
18 天做出来的产品，一个月留存 1%。OpenAI 抄袭 Skills？
2025下半年科技行业重速度，OpenAI开发Sora安卓应用仅18天，国内产品也纷纷发布。但快也有问题，Sora 30天用户留存率仅1%。此外，OpenAI人才策略激进，还被指抄袭。做产品应兼顾快慢。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。