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大模型化身苏格拉底：通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略，经实验验证该方法有效，使模型在多领域表现出色，重新定义大模型角色。
港科大教授实测AI眼镜“作弊”：30分钟碾压95%的学生，把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考，30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题，也引发对传统教学评估体系的反思。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」：第一批用户反而是最忠诚的
OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据，分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」，即 AI 模型首批用户留存率更高，与传统 SaaS 玩法相悖，还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。
大模型开发实战从入门到入坑：动手写一个MCP Server去理解MCP背后的技术原理
文章聚焦MCP协议，介绍其是规范应用向大模型提供上下文的开放协议，能让模型调用接口更简单、实现开发解耦。还深度解析技术原理，手把手教从0到1实现MCP Server，助读者理解背后技术。
刚刚，OpenAI发长文：找到缓解LLM撒谎的方法！
Google发布Gemini 3 Deep Think，ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》，介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等，也指出其局限。
ROCK & ROLL！阿里给智能体造了个实战演练场 | 开源
阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。
他为500强造出冠军「AI裁员机器」！然后，把自己裁掉了
Donald King在普华永道为500强客户打造AI智能体，刚获OpenAI黑客松比赛第一名，2小时后就被裁。他创业成立AI营销机构，称被裁是好事，还建议失业者扩展人际网络。
Meta 用一个烂 Web 应用替换原生 WhatsApp：Windows 用户活该将就？
Windows 11 版 WhatsApp 升级后只是在 WebView2 容器加载网页版，性能糟糕、卡顿，与 Windows 通知兼容性差。Meta 曾用原生应用替代 Web 版，如今又走回头路，让人担忧 macOS 版未来。