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刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了，15小时Star 数飙到3.5万！开源是延长软件寿命的最佳方式
由 Sam Altman 支持的现代终端 Warp 正式在 GitHub 开源，OpenAI 成新代码库创始赞助商。Warp 团队认为传统开发模式遇瓶颈，开源可汇集全球创意，还在功能上开放，引发社区热议。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。
重度抑郁可以用“开关”控制了？FDA批准了一款蓝莓大小的脑植入物
美国脑机接口公司Motif Neurotech宣布开启人体临床试验，FDA已批准其RESONATE研究申请。该公司研发的DOT植入设备如蓝莓大小，无线供电，可刺激大脑缓解重度抑郁症状，患者在家就能治疗。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
比OpenClaw还狠！奥特曼押注「心灵感应」，Codex直接读取你的屏幕
4月21日，OpenAI上线Chronicle研究预览版，它能读取屏幕内容形成记忆图谱，帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板，但吃Token且有隐私风险，这是其在用户记忆战争的首枪。
清华发布AutoSOTA：一周刷新105个顶会SOTA，推动AI科研回归创新本质
在AI研究中，研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA，实现端到端AI科研自动化，一周发现105个性能显著提升的SOTA模型，推动科研回归创新本质。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。
没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ采访《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角解析DeepMind成长逻辑，探讨其与OpenAI、Anthropic差异，还谈及AI竞争格局、组织模式及资源配置等问题。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。