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月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7：国产Agent模型的天花板？
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户，实测MiniMax M2.7，从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试，发现其表现出色，虽有不足，但在多维度已是国产模型天花板。
逐项解读黄仁勋GTC演讲：Vera Rubin、token王、英伟达“龙虾”、太空计算和雪宝｜甲子光年
美国当地时间3月16日，英伟达创始人黄仁勋在GTC 2026演讲，发布五项重要技术，包括下一代AI计算平台Vera Rubin等。他想让英伟达成AI基础设施公司，强调token成本，认为AI工厂是工业基础设施。
补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」
2026 年 Agent 仍是热门赛道，OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源，实现 Agent 一键接入 RL 训练，还革新了训练引擎，降低开发门槛。
高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。
DeepSeek-V4蓄势待发！梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻
据报道，DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4，其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制，分离死记硬背与逻辑推理，揭示新稀疏性分配定律。
跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后，被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法，将LLM理论研究整合为六阶段，系统综述底层理论与机制，指出前沿挑战，为其向严谨科学转型提供路线图。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
VLNVerse“宇宙降临”：吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后，领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse，涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型，欲打通Real2Sim2Real，推动VLN向Embodied VLN跨越。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。