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深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
国产开源新突破！5万小时真机数据，撕开行业最大痛点
蚂蚁灵波开源具身操作基座模型LingBot-VLA 2.0，用同一套模型「驯服」20种机器人构型。它覆盖5万小时真机数据，在通用泛化能力上全面升级，还带来三大底层技术革命，可降低重复适配成本。
外行瞎写的Vibe Coding，都能并入Agent 工程了：最吓人的是，我们“摆烂”有正当理由了
本文编译了软件专家 Simon Willison 在播客的访谈内容。他指出 Vibe Coding 与 Agent 工程正走向融合，AI 写代码渐趋可靠，人类审查成开发瓶颈，还探讨了 AI 对编程的影响、算力成本博弈等问题。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境？SwingArena：从「写对代码Commit」到「通过CI审查」
过去一年大模型写代码能力提升，人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失，SwingArena填补空白，将博弈引入评测，设计检索增强流水线，其开源后或成评估AI编程能力新工具。
中国AI芯片如何破局？这家公司重注推理芯片
2月3日，云天励飞董事长陈宁在战略前瞻会表示要All in AI大算力推理芯片，打造“中国版TPU”。他认为2025 - 2035年是推理芯片高光时刻，还介绍了公司技术壁垒、差异、战略及生态等内容。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
Yann LeCun炮轰通用智能完全是BS！Demis Hassabis回怼：大错特错
Yann LeCun在采访中称世上无“通用智能”，认为该概念是胡扯。Demis Hassabis回怼，指出LeCun混淆概念，并从大脑特性、理论可行性及人类文明跨越三方面反驳。