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AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
GPT-5-Codex 一手实测
OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex，Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间，可在不同开发环境无缝切换，代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。
AI圈最准的消息，都藏在这个小小的Web3网站里。
文章介绍了Web3平台Polymarket，它能提前预测AI模型发布日期等事件，准确率颇高。其玩法基于群体智慧，参与者用钱下注表达观点，价格反映事件发生概率，比KOL分析更靠谱。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。
Cursor 重新定义 Agent：脑子再大，不如会翻书。
Cursor 分享博客指出，Dynamic Context Discovery 效果远好于 long context 方式，开启动态上下文可使总 Token 消耗降 46.9%，还能减成本、降延迟、提准确率，但也存在成本转嫁、工程复杂度高和安全风险等问题。