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Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
改写纳米光学底层逻辑！MIT学者搭建通用可重构光子平台
MIT助理教授唐皓凝构建可相对运动的双层纳米光子系统，将机械运动变为可定量科学变量。2024年，她和合作者集成光谱仪和偏振仪功能。她想发展可编程光子架构，还把AI作工具。
泪崩！！！完啦，完啦 AI 编程，4k Star MonkeyCode！！！
现在很多AI编程工具，只让Agent“写出代码”。而MonkeyCode把AI编程任务接入完整链路，是面向专业研发团队的开源AI开发平台，本文介绍其特点、适用场景及注意事项。
竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架，由四个角色形成闭环，构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强，提升不靠增加token。
Headroom：Netflix 工程师开源的上下文压缩工具，省 token 还是烧 token？
Netflix工程师Tejas Chopra开源Headroom，定位为AI Agent的上下文压缩层，压缩工具输出等内容，有可逆压缩等特性。官方数据显示节省token效果好，但微软工程师实测结果中性偏负面。
Claude Code 修了几个小 bug，却揭开了 Agent 落地的大麻烦
Anthropic给Claude Code发的更新，看似是修小bug，实则指向AI编程产品正从“模型会不会写代码”转向“Agent能否稳定完成任务”，暴露了工具状态、权限边界等执行问题。
40万次Claude Code会话实锤：这才是AI时代最值钱的本事！
Anthropic用40万次Claude Code会话数据得出结论，决定AI编程成败的不是代码功底，而是对行业的理解。人决定造什么，AI决定怎么造，懂行的人能从AI榨出几倍产能。
GPT-5.5反杀Claude登顶，AI编码旧榜不准了？
Datacurve推出新基准DeepSWE，号称「零污染」，用113道原创题挑战旧编程榜单。它使GPT和Claude名次逆转，揭示旧基准验证误差大、存在作弊现象，虽有局限，但反映编程基准竞争转向抗污染和验证可信。
最新！Demis Hassabis：Agent才刚刚开始，AI下一步是创造虚拟细胞
DeepMind掌门人Demis Hassabis在专访中谈到AGI发展，认为当前技术距AGI可能差一两个大突破，预计2030年左右实现。还探讨了记忆、Agent、推理等问题，提及开源、多模态等情况，展望了生物领域虚拟细胞等。
最新！Karpathy：Vibe Coding只是抬高了地板，真正的战场在这里
Andrej Karpathy在AI Ascent 2026上与红杉合伙人对话，分享自提出“vibe coding”一年来的变化。谈到技术转变、Software 3.0、模型“锯齿状”特征等，还区分了vibe coding和agentic engineering，指出人类需保留品味、判断力等。