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AI产业的新胜负手：词元的生产与编排｜甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”，核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路，指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
3天狂揽23.1k星！把代码库变成知识图谱，AI编程成本降低35%
CodeGraph是开源本地代码知识图谱工具，提前为项目建索引，组织代码信息，让Agent直接查询。能减少token消耗与工具调用、提高响应速度，数据本地保存，还具备多语言支持等特点。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
Anthropic 发布 Computer Use 最佳实践
Anthropic发布Computer Use开发者最佳实践，涵盖截图处理、模型选择、上下文管理等多方面。如缩小截图提升点击准确率，不同模型各有所长，还给出应对小目标、提示注入等问题的策略及教学、顾问模式。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
性能提升400%！AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色，有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力，背后技术架构复杂，目前未正式上线。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。