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国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
Anthropic 的 Harness 哲学：把 Agent 当牲口，而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客，介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题，新架构脑手分离，把Harness做成可随时重启的“牲口”，降低延迟、提升安全，还提出信任框架。
Token 新译名：「智元」
文章讨论Token新译名「智元」，认为其比「词元」更合适。介绍英伟达GTC 2026上黄仁勋强调AI推理时代智元重要性，OpenClaw消耗大量智元引争议，还提及黄仁勋闭门会观点及多位大佬对「智元」译名的认可。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。