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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。
DeepSeek识图模式全量上线，却认不出自家老板梁文锋
端午节前，DeepSeek全量推送识图模式。测试发现，它能认出黄仁勋，但忽略‘豆汁’字样，识别人物和潦草汉字准确率低，不过识别文物能力不错。还比较了与其他模型在乐理推理测试中的表现，开发者有新疑问待解答。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
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。
7B模型对标GPT-4o，全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
二十年老牌 IDE 栽在 AI 上！JetBrains 被差评逼疯批量删除评论，用户怒打更多1星抗议
JetBrains 2023 年 12 月发布的 AI 助手插件下载超 2200 万次，但评分仅 2.3 分。该公司批量删负面评论引用户不满，其还存在安装难移除、体验差等问题。虽推出免费套餐和 Junie 智能体，仍面临成本和竞争压力。