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智源发布 2026 十大 AI 技术趋势：世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日，智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》，指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线，并给出十大趋势，为行业提供布局锚点。
“每给 Claude Code 提一个请求，我就点上一根烟，放松下”
OpenFGA 核心维护者 Siddhant Khare 写博客吐槽使用 AI 编程的‘疲惫感’，指出 AI 带来职业疲惫却被行业回避，还分析了原因，如任务量膨胀、角色转变等，并给出应对建议，引发工程师共鸣。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
Anthropic推演2030年美国经济：AI时代，钱流向了有钱人
本文解读Anthropic最新AI影响经济研究报告，报告从任务层面建模，设置三种AI发展情景，推演2030年美国GDP、就业与收入分配的变化。
Claude一举扫清2000阶以下哈达玛矩阵！AI开始清空数学“待解列表”
Anthropic研究员携手Claude做出668阶哈达玛矩阵，解决该问题。此问题曾难倒人类数学家30年，被收录进FrontierMath基准测试。此次还扫清2000阶以下所有悬而未决的哈达玛矩阵阶数。
国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
Cursor入门：MCP开发调用和项目实战
文章介绍Cursor入门，包含MCP开发调用和项目实战。先阐述MCP概念、工作流程，再讲Cursor的Docs、Rules功能。实战部分有开发天气MCP Server和黄金价格预测项目，最后给出使用感受与技巧。
Lilian Weng：Harness才是模型自我迭代的现实起点和关键，而不是直接重写权重
Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。
ACL 2025｜自我怀疑还是自我纠正？清华团队揭示LLMs反思技术的暗面
本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。