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震撼实锤！清华姚班校友揭「1.4×加速」陷阱：AI优化器为何名不符实？
为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。
平均6天一个新旗舰！大模型更新快到人类跟不上了
本文梳理全球大模型厂商的旗舰发布节奏，统计显示当前平均每6天就诞生一个新旗舰，AI辅助研发加速迭代，带来开发者适配难、评测体系跟不上等问题。
AutoDev CLI：打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI，它基于AutoDev MPP架构构建，旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程，实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变，带来可验证、可演化、可移植的优势。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
小鹏汽车：没有基座模型，何谈物理AI｜甲子光年
3月2日，小鹏汽车宣布第二代VLA正式推送。何小鹏认为，端到端小模型无法让自动驾驶从L2跨越到L4，而第二代VLA开创全新物理模型范式，能直接学习真实物理世界，还在不断迭代提升。
李飞飞空间智能独角兽开源底层技术！AI生成3D世界在所有设备流畅运行空间智能的“着色器”来了
李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器，可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器，地位似传统3D领域“着色器”，还解决了3DGS渲染难题。
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”，但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器，研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准，让LLM评估器精确度达人类水平，为构建可靠智能体提供工具。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
ICLR 2026 Oral | Revela：用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。