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LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
ICLR 2026 Workshop 征稿开启：迈向 Lifelong Agent 终身智能新范式
人工智能进入新转折点，AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 Workshop 开启征稿，旨在推动“Lifelong Agent”研究范式，打通多方向，定义 Agent 发展新里程碑，介绍了时间、地点、征稿方向等信息。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。
M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
首个开源多模态Deep Research智能体，超越多个闭源方案
首个开源多模态Deep Research Agent登场，整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路，实验中在四大核心领域领先主流模型，展现复杂推理和信息检索实力。
GAIR Live 预告｜世界模型——通向通用智能的关键拼图
随着AGI议题升温，‘世界模型’成前沿焦点。GAIR Live将邀顶尖学者与专家，探讨其定义、趋势等问题，还有直播议题如Lecun观点看法、不同领域世界模型差异等。
具身智能“高考”难疯了！人类100分，最强模型12.8
原推出RoboTwin系列基准的团队带来RoboDojo，这是统一的仿真+真实世界机器人操作评测基准。它设42个仿真任务、18个真实任务，让30个主流策略竞技，结果显示机器人距通用操作差距大。
ICLR 2026 | 从「聚合」到「引导」：FedDRM开启客户端智能路由新范式
传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。
UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架，让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计，在五个视觉基准测试达最优，提升前沿模型视觉表现。
LLM for AIOps：是泡沫还是银弹？智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下，LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望，也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题，阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。