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维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
claude code也过气了？opencode+插件彻底火了~
opencode是开源CLI coding Agent，其与oh - my - opencode组合能让订阅的多个模型组队干活。还兼容claudecode，后台agent并行，lsp工具全开，有“ultrawork”魔法词，适合常切换用模型的人。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
黄仁勋CES2026最新演讲：三个关键话题，一台“芯片怪兽”
北京时间1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES2026演讲。回顾过去一年开源模型发展，本次围绕系统与基础设施、模型、应用落地三条主线演讲，展示Rubin架构等成果，推动推理型AI发展及应用。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
国产芯片比英伟达整体效率更高！？华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文，跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月，网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开，阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节，性能指标超英伟达体系，还介绍架构、软件栈及适配优化方案。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。