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Anthropic宣布练出神话级模型：Claude Mythos，代码和黑客能力吊打opus4.6，不向公众开放！
Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。
让大模型基于「图像事实」说话：用事实文本+自适应编辑，让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”，存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架，含FAS和QAO模块，能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉，且推理开销低，为多模态助手落地提供实用路径。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
拖拽式搭建分布式Agent工作流！Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务
大模型智能体落地有诸多问题，Maze分布式智能体工作流框架可提供一站式解决方案。它是集成分布式执行引擎的全能平台，有四大核心优势，还有可视化工具让非技术人员也能轻松搭建工作流。
Karpathy新思考：别把AI当动物，它们是全新的智能物种
Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
偷数据的AI公司被抓到了
Reddit发现AI公司利用Wayback Machine开放性，绕过限制扒取大量历史数据用于模型训练。此前Reddit已对AI公司数据抓取设限，还起诉过违规公司。Reddit抵制该行为，宣布限制Wayback Machine索引其内容。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。