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每天审200个PR、每月3000个Issue？智能体开始并行写代码，人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。
不写、不看、不审查：这家安全公司决定不再让人类碰代码，还把这套模式开源了
2026年2月，安全公司StrongDM公开“软件黑灯工厂”式生产线成果，人类不直接写代码和审查，由Agent自动生成。该模式开源，虽有开发者指出问题，但获学界认可，不过面临成本高的现实问题。
大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B端、C端界限模糊，API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆，探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓，广度 Scaling up 有惊喜；2025 年模型价格战倒逼厂商加速，低价趋势 2026 年将延续，商业模式转向“按结果付费”。
AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
人类打辩论不如GPT-4？！Nature子刊：900人实战演练，AI胜率64.4%，还更会说服人
瑞士洛桑联邦理工学院等机构研究人员让900名美国参与者与人类或GPT - 4就社会议题辩论。发现GPT - 4知晓对手信息时胜率64.4%，说服效果提升81.2%，低/中争议话题更易受其影响。
仅看视频就能copy人类动作，宇树G1分分钟掌握100+，UC伯克利提出机器人训练新方式
UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统，能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作，还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略、策略迁移到实体机器人。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。