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LLM也会emo，Claude玻璃心、Gemini社恐，Kimi/GLM/ DeepSeek如何？
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型，发现各家族有独特“人设”，如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响，给出实用建议。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro，生成336行代码框架，速度快但不可用；Claude Code生成2200多行完整项目，还做测试纠错，虽费时多但更实用。
LLM遇上表格：4类表示、5大任务、3大机会
文章指出LLM处理表格有任务单一、输入复杂易崩、表示不统一痛点，介绍4种表格输入表示法、5大任务，还发现任务复杂度、输入复杂度及表示统一方面存在新研究机会。
首次结合RL与SFT各自优势，动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。
【医学影像分割】UN-SAM：一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块，能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度，实验显示其在多数据集表现优，代码已开源。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
国产新模王Qwen3.7-Max，海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max，或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用，内核优化不掉线，多项评测领先，应用场景丰富，已上线且兼容主流框架。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
就业恶化AI不背锅！经济大周期下AI取代的技能依然很重要
研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。