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大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
马斯克说今年编程就要死了，你信吗？
近期一条推文称马斯克预言编程今年将消亡，引发热议。但实际是作者二次创作，马斯克只是即兴推测年底或不用写代码。‘AI 直接生成二进制’有跨平台、可审查、可靠性三个问题，编程更可能走向‘AI写、人审’。
GitHub连续霸榜，难怪别人的图表这么高级优雅！
作者让AI画系统架构图效果不佳，朋友推荐diagram-design项目。它是给Agent用的出图技能包，能让AI生成编辑级质量图表，有多种图表类型，具备诸多亮点功能，还介绍了安装使用方法。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
西湖大学王东林团队论文：机器人需要“通古今，知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA：Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》，介绍HiF-VLA模型，它以“运动”表达时间信息，实现稳定连续决策，性能提升且计算成本低，推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
全网都在扒的小米MiMo团队，几乎被“北大学子”承包了
小米MiMo-V2-Pro模型登上OpenRouter调用量榜单第一后，网友关注其团队。该团队成立一两年冲到顶尖，核心作者多来自北大，技术理念受小米产品基因驱动，成功是多重因素叠加结果。
劝视频博主别拿龙虾起号，7×24小时全自动，碳基生物真卷不过
X上网友分享的AIVideo Agent可7×24小时全自动完成视频制作流程，上手无技术难度，还能与多平台集成。AIVideo.com功能全，实测生成速度快且操作空间大，或改写传统视频生产流程。
ChatGPT：再见「破折号」
常使用AI的人会发现，模型爱用破折号，成了检测AI文本的土办法。OpenAI CEO Sam Altman称已解决ChatGPT爱用破折号问题，按指令它会照做，但评论区有人反馈破折号仍存在。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
为什么伟大的 AI 产品不能被计划？
Anthropic的CPO Mike Krieger分享构建AI产品经验与哲学。他认为未来多数内容将由AI生成，判断重点在来源与可信性；伟大AI产品多自下而上生长，如MCP协议；还谈到AI应用面临易用性等问题。