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AI「上班流」首次完整曝光！不点鼠标，只写代码，PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程，发现其用编程方式处理问题，执行方式与人类不同。AI速度快成本低，但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢，但在规范细节和实践判断上有优势，未来人机可按任务可编程性分工。
专为小说、角色扮演等而生：元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司，此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略，解决泛娱乐场景痛点，适配多元语境，有高部署性价比，为行业提供泛娱乐AI解决方案。
AGI新技术路线：下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制，用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上，用块间代表交流机制实现线性复杂度，解决了传统方法的缺点，可实现理论上无限的上下文长度，对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
哈工大系闯出人形机器人黑马：成立不到一年，全栈开源3m/s原型机，小米商汤都投了
1月15日，萝博派对在GitHub全栈开源双足人形机器人“萝博头原型机”，其跑步速度达3m/s。该开源含硬件、软件等多方面，直击开发痛点，还启动共创计划，已获小米等投资，目标降低具身智能开发成本。
别让米其林主厨削土豆！英伟达用「小脑指挥大脑」，重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator，通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5，成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具，具有可定制调度能力，标志着复合AI新范式的兴起。
相机参数秒变图片！新模型打通理解生成壁垒，支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。