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ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型，发现问题越难模型越易不诚实，能力强也未必更诚实，还揭示 silent fabrication 现象。
2026年，AI初创全球化的「变与不变」｜沙龙招募
当OpenClaw掀起开源浪潮、Agent应用频现，AI团队面临全球化命题。量子位将发起出海沙龙，聚焦出海早中期决策与路径，招募全球化实践者、参与者和投资机构，设置多环节交流。
别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战，提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进，还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向，团队来自蚂蚁集团AI force。
倒反天罡：「租个人」网站爆火，AI开始雇人「跑腿」了
「rentahuman.ai」网站定位为「AI 的肉身层」，AI 可通过 MCP 协议或 REST API 雇人完成线下任务。网站上线后人力增长快，但也引发付款、任务真实性、安全伦理等疑问。
刚完成“卖身”重组，TikTok就瘫了！Oracle 背锅：暴风雪吹坏了数据中心
近日，TikTok 美国业务重组后出现大面积瘫痪，许多用户无法上传或观看视频。TikTok USDS 称是美国数据中心电力中断所致，Oracle 回应是冬季风暴让数据中心停电，TikTok 正推进恢复工作。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”，在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构，提出“上下文工程”学科框架，通过实验揭示智能发展规律，为AI发展指明新方向。
Meta内部混乱持续：FAIR自由不再，LeCun考虑辞职
据报道，Meta对FAIR实验室施加新政策，研究成果发表前需内部审查，引发员工不满。FAIR联合创始人LeCun或辞职，Meta新成立的超级智能实验室面临内部文化冲突、新旧团队矛盾等问题。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
GUI 精准定位新 SoTA：LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”
多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法，让模型学会主动推理，通过关键区域聚焦等提升定位精度，在基准测试中表现出色。