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想进OpenAI？先解出这道题，百万美元算力已就位
OpenAI发起Model Craft Challenge「Parameter Golf」项目，要求在固定数据集上降验证损失，模型产物控制在16MB内，8张H100 GPU 10分钟完成训练。提供百万美元算力，6月招早期人才，挑战3月18日至4月30日。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
“AI 在一线：开发人员如何重塑软件开发流程” ｜圆桌讨论
文章是关于“AI在一线：开发人员如何重塑软件开发流程”的圆桌讨论，多位嘉宾分享了AI辅助工具对软件开发的影响，包括加速原型设计、缩短项目时间等，也提到了局限性和需注意的问题，如信任和度量标准。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
AAAI 2026杰出论文奖 | ReconVLA：具身智能研究首次获得AI顶级会议最佳论文奖
具身智能常被视为‘系统工程驱动’研究方向，ReconVLA获AAAI杰出论文奖，是具身智能方向首次获AI顶级会议最佳论文。它解决VLA模型关键瓶颈，通过重建式隐式视觉定位机制，实验效果显著。
45年数论猜想被GPT-5.2 Pro独立完成证明，陶哲轩：没犯任何错误
2025年1月17日，研究者Neel Somani让GPT-5.2 Pro解1980年提出的埃尔德什猜想第281号问题，证明经陶哲轩验证成立。此外，网友发现有更简单经典解法。陶哲轩提醒评估AI真实成功率有报告偏差。