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Anthropic宣布练出神话级模型：Claude Mythos，代码和黑客能力吊打opus4.6，不向公众开放！
Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。
直播预约 | LightMem：面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构，能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
OpenClaw 2026.3.8更新：安全认证及部署回滚能力提升
OpenClaw发布2026.3.8版本更新，聚焦安全性与bug修复。关键更新有ACP来源验证，让代理确认指令来源；更新前自动创建配置快照，可回滚设置。还修复了Telegram重复回复等问题。
Anthropic承认了！Claude Code木马门被抓包，明天回滚
Anthropic被曝在Claude Code中暗藏隐形代码，从2.1.91版本起，通过隐写术秘密传输信息。Claude Code负责人称是实验，明天回滚。同时，其下一代模型Fable 5或引入实名验证等机制。
两招为GraphRAG图谱“提纯”，DEG-RAG效果有点炸~
文章指出传统RAG多跳推理和全局一致性能力受限，Graph - based RAG虽好但图谱噪音大。作者提出Deg - Rag方案，含实体消歧和关系反思两招。实验显示去噪后图谱效果提升，验证“Less is More”理念。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
MoltBot（Clawdbot）之父的20条AI哲学
MoltBot（Clawdbot）爆火，其开发者分享20条AI哲学，涵盖心态、学习、闭环验证等方面，指出AI改变编程体验，强调系统性思维、prompt技能等重要性，还提及对未来程序员的影响。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
2026开年王炸模型MiroThinker 1.5实测：Google和GPT没做到的事，被它做到了
自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5，它不拼参数规模，注重去伪存真。在多场景测试中表现出色，如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互，而非参数膨胀。