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最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。
AI科研全周期拆解：从选题到宣发，哪里能放手，哪里得盯着
Awesome AI Auto-Research Team 综述梳理 AI 科研全周期能力与局限，按四阶段八环节拆解，介绍五种方法范式，指出各阶段应用情况、瓶颈及规律，强调人本治理的 AI 辅助科研才是可信路径。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。
一人作弊，全组「连坐」拒稿！ ICML最狠新规，华人大佬挂帅严查
ICML程序主席发布同行评审新举措，包括打击“切香肠”式投稿、“连带直接拒稿”机制、审稿人互惠原则等，若有人论文作弊，全组投稿或被拒，2026年会议将由华人大佬挂帅。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
WAIC机器人探展：我被全场最靓的崽「Moz1」种草了
2025 年世界人工智能大会上，千寻智能的人形机器人 Moz1 大放异彩。它搭载自研 VLA 模型 Spirit v1，具备强大泛化能力，硬件也有多项突破。千寻智能全栈自研技术，资本持续加码，有望推动具身智能商业应用。
刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
一个超级搜索Agent开源，超低成本拉满搜索推理能力！小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布，打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能，解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题，通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术，展现强大搜索推理能力。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
养虾「不可能三角」：好用、好玩、安全，复旦这个「00后」团队做到了！
2026 开年，OpenClaw 带来的 Agent 热度扩散，但安全问题凸显。复旦大学马兴军老师团队开源 XSafeClaw，将安全监控等前移到可视化界面，实现 Agent 全生命周期监控，还注重界面设计，让技术更易被接受。