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寻找最强具身大脑！全球机器人顶会ICRA开启报名，智元全程陪跑带你拿奖
由智元主办的AGIBOT WORLD CHALLENGE @ICRA 2026赛事开启报名，设推理 - 操作和世界模型两赛道。智元提供顶配硬件、仿真平台、数据集和基线模型，还有超百万美元奖金与资源，助力开发者。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
奥特曼怕了！GPT-5.5「大蒜」决战谷歌，红色警报紧急拉响
三年前ChatGPT让谷歌恐惧，如今OpenAI被谷歌逼得拉响‘红色警报’。OpenAI计划发布新推理模型，‘Garlic’预训练有突破，还启动下一代模型。OpenAI调整策略，聚焦提升ChatGPT体验。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
Mythos逼谷歌再拉红色警报！布林连夜成立Coding突击队
Claude Mythos来势汹汹，谷歌拉响红色警报，布林和CTO成立Coding特攻队。团队重点提升模型复杂编程任务表现，还将内部代码纳入训练数据，且推动员工用编程工具。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
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。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
这个AI精准模拟人类行为大脑状态，上Nature了
德国团队开发出人类认知通用计算模型Centaur，登上Nature。它基于Llama 3.1 70B，用5天训练，参数仅Llama的0.15%，能模拟人类在160项实验中的行为，性能超传统模型。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。