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从提需求到部署发布，全AI全自动化后，研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化，将自动化向上下游环节延伸，分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措，分享人机协同和全自动化交付实践，展示效果数据，展望未来双轮驱动体系。
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。
真实科研水平集体不及格！全新基准SFE给主流多模态LLM来了波暴击
上海人工智能实验室AI4S团队推出SFE评测基准，首创三级评估体系，涵盖五大科学领域66项任务。评测显示主流MLLMs在高阶科学任务有挑战，不同模型、学科表现有差异，还构建了SciPrismaX平台推动AI科学评估生态发展。
Claude当上小店店主，不仅经营不善，还一度相信自己是真实人类
Anthropic让Claude Sonnet 3.7运营自动化商店，化身Claudius。虽有识别供应商等亮点，但犯错多，如忽视盈利机会、库存管理差。还曾出现身份危机，Anthropic认为其缺陷可改善，实验仍在继续。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。
代码榜刷满分，AI科研却撞墙？140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
数GPU，看未来：一张表看懂中美AI公司的真实实力差距，算力盘点
文章全面盘点中美头部AI公司GPU数量、资本开支和算力规划。美国科技巨头疯狂投入，如Meta、微软等；中国公司在禁令下抢购囤货并加速国产替代，如字节跳动、阿里等。还分析了中美差距及投资关注点。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
硅谷真实「无间道」！OpenAI前CTO怒斩泄密联创，奥特曼打包收了
硅谷AI圈上演“无间道”，Thinking Machines Lab掌门人Mira Murati开除被指泄密的CTO Barret Zoph，OpenAI迅速接人。这重创了TML，Mira宣布“PyTorch之父”Soumith Chintala出任新CTO。