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Qwen3.8-Max 正式版终于发布了，能不能打过 GPT 看这里
Qwen 3.8 Max 正式发布，沿用 Qwen 3.5 架构，参数量扩展，重点提升 Coding、Work 和 Agent 能力。它将开放权重，价格有优势。在多项测试中表现出色，还新增多模态能力，已可使用并有优惠。
华为 IJCAI 2026 论文盘点：从「规模密度」转向「设计密度」
IJCAI 2026将召开，AI算力成本高，参数扩张边际收益低，技术创新逻辑转向‘用得更省’。华为四篇被收录论文，用精巧架构和训练策略，在四方向展现系统化工程能力，提供技术转型路径。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
「龙虾」从屏幕里爬出来了！现场复刻老板发言，连语调都一模一样
广交会开幕当天，讯飞推出「Claw全家桶」，将Agent从屏幕里拽出。讯飞AI眼镜成Agent之眼；Claw赋能机器人；AstronClaw升级；Loomy可造数字分身；招采Claw检测围串标；SkillHub沉淀企业技能。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
10 万 Star 的反常识：AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目，半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统，让AI像工程师工作，有面试需求、细化计划等流程，内置14个技能，安装简单，理念超前但也有局限。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。