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扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型（dllm），认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作，还整理当前diffusion问题及观点，如推理架构、词表、优化范式等，并附项目网站和agent demo。
解密 Cursor：一位深度用户的原理探析与实验验证
文章作者作为 Cursor 付费用户，通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验，发现它是‘基模 + 若干工具’组合，也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。
无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
灵宝 CASBOT 与 CASIA 共同提出“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法
近日，ICRA 2025 在美国亚特兰大开幕，中科院自动化所与灵宝 CASBOT 提出的“增强物理人机协作中的人类意图估计和人机角色分配”方法获录用。该方法解决现有问题，实验显示优势明显，有巨大应用潜力。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
黄仁勋CES2026最新演讲：三个关键话题，一台“芯片怪兽”
北京时间1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES2026演讲。回顾过去一年开源模型发展，本次围绕系统与基础设施、模型、应用落地三条主线演讲，展示Rubin架构等成果，推动推理型AI发展及应用。