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Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。
终于，无需邀请码，这款刷新GAIA榜单的Agent你立刻就能用！
今年AI圈新品爱用邀请码等三件套，作者对此不满。天工超级智能体（Skywork）不玩套路，在GAIA评测达SOTA级别。它优化办公三件套场景，使用方便，虽有不足但瑕不掩瑜。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
从 Coding 到 Agent：QCon 北京 2026 全景复盘，优秀出品人 & 明星讲师名单揭晓
4月16 - 18日QCon全球软件开发大会·北京站（2026）圆满举办，超2000人参与。多位技术领袖围绕AI与工程实践分享见解，大会还设25大专题。最后揭晓17位优秀出品人和29位明星讲师。
刷榜风波惊动OpenAI后，这家中国团队拿回Agent硬核榜单第一
在OpenAI主导的MLE - Bench基准测试上，百度伐谋2.0击败对手登顶。此前有团队刷榜引发风波，官方新增清洁赛道。伐谋2.0在多方面优化，还在汽车、金融、科研等产业落地解决难题。
黄仁勋刚讲完AI「五层蛋糕」，他们就跑通了！算力、模型、Agent一次打穿
英伟达CEO黄仁勋提出「AI的五层蛋糕」架构，易鑫结合汽车金融场景构建全栈式AI体系，从基础设施到业务应用层层推进，解决行业痛点，还开源模型推动共赢。