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AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」，颠覆了大模型格局，网友：尽快放R2
昨晚，DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本（0528），并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿，采用MIT许可证，性能提升明显，在多个基准测试中成绩优异，网友实测代码能力也大幅提升，但仍存在过度思考问题。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
英伟达DLSS 4.5来了：Transformer再进化消除鬼影，“拼好帧”最高提至6倍还能动态调节
CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5，它采用“双核心”策略，画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁，性能核心支持6倍插帧并能动态调节，还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。
别让米其林主厨削土豆！英伟达用「小脑指挥大脑」，重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator，通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5，成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具，具有可定制调度能力，标志着复合AI新范式的兴起。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。