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大模型能复刻这些系统吗？ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench，用200个完整代码库重建任务测试主流大模型，要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码，结果所有模型实际解决率为0%，说明模型更擅模仿代码表面结构。
当国产模型追上闭源旗舰，企业 AI 编程的真正障碍才浮出水面
过去企业AI Coding讨论多集中在模型能力等方面，DeepSeek V4出现缓解了模型问题，但更深层的代码库业务隐知识等问题浮现。合规限制使企业工具建设受阻，V4打破了模型供应瓶颈，可组织知识管理仍成难题。
豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
年度AI论文！全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破：小模型“套出”大模型隐藏思维链，Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
500美元刷新SOTA！训练成本砍到1/200，华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0，在基础大模型上引入VTA机制，用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调，在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA，还解锁零样本任务能力。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
OpenAI新模型Day0就被嫌弃！排名拉垮，不如一月底发布的国产模型
OpenAI推出GPT - 5.4 mini和nano模型，主打快速经济，针对编程等优化。但评测中GPT - 5.4 mini排名不佳，不如国产Kimi 2.5，且价格对比有争议。不过与自家旧版比有提升，网友测试有亮点。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
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。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。