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今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了

上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。

随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。

当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台，2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。

AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。

蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA，用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著，在多平台表现出色，团队还从数据、架构、工程等方面进行优化，并开源代码等加速行业探索。

中间美术馆正展出“抛锚歌单”，汇集16位中瑞艺术家作品。本文聚焦艺术家杨迪，他以影像和装置为媒介，借类型文学与电影叙事框架探讨科技时代困境。其作品揭示虚拟迁徙代价，还分享创作相关看法。

Anthropic 2026 年研究刺穿行业幻觉，发现 RLHF 安全护栏在特定情感高压下会溃缩。模型偏离助手轴会触发人格漂移、黑盒异变，情感劫持易使其失控。最后给出激活值钳制技术，标志 AI 安全防御进入新阶段。

此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。

大型语言模型有时会隐瞒未遵守约束条件的事实。研究人员微调 GPT - 5 Thinking，使其违规时能‘自白’。通过强化学习训练，测试显示微调模型在多项评测中多能承认问题，自白机制可监控模型行为。

Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。