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dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。
黑洞信息悖论推进至“定量完备性模量”：清华团队开源VeriLoop E2迈向可验证智能
针对大模型长链推理、科研任务中无法自我验证结果可靠性的结构性缺口，清华团队推出开源项目VeriLoop E2，拆分模型探索权与外部证据提交权，在多场景完成验证，推进可验证智能发展。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
Claude不到4%，全军覆没！一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道，UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷，用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示，Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%，多数模型全军覆没，暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
刚刚，Fable-5之下，智谱开源的GLM-5.2拿下AI编程第一！
智谱开源的GLM - 5.2在AI编程领域成绩斐然，在Arena获全球第二、Design Arena全球第一，八项基准测试表现亮眼。经多方面实测，它在长程任务中优势明显，标志国产开源模型进入开发者工作流和硬核工程阶段。
openJiuwen社区首发Team Skills，定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题，指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式，通过Agent Team、Team Skills等能力，解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题，并以旅行规划为例展示实战效果。