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Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统，Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法，涵盖编程、对话等 Agent 评测，还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
开源3天斩获 2K Star，这个开源 Skills 技能把 AI 的“记忆缺陷”补上了！
最近含金量极高的 Skills 指南 planning-with-files 开源上线 3 天，GitHub Star 达 2k。它复刻 Manus AI 核心模式，将 Markdown 作为 AI Agent 工作内存，采用三文件模式解决 AI 记忆问题。
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。
谷歌 Gemini API 负责人自曝：用竞品Claude Code 1小时复现自己团队一年成果，工程师圈炸了！
谷歌主管工程师 Jaana Dogan 称，用竞品 Claude Code 一小时就生成了接近自己团队一年成果的系统。她公开评价引发争议，也让大家思考‘一年工程 vs 一小时生成’背后被压缩的是什么。
AI Coding 生死局：Spec 正在蚕食人类编码，Agent 造轮子拖垮效率，Token成本失控后上下文工程成胜负手
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一，聚焦 AI Coding 在程序员群体的演进与落地。探讨了 Spec 驱动开发、Agent 崛起、Token 成本等问题，指出上下文工程是 AI Coding 成败关键。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5，提供长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力，效果显著，相关代码已开源。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
深度之赌：从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史，从Jeff Dean本科研究神经网络失误，到Google Brain诞生；还有Hinton等深度学习先驱经历，如Hinton当实习生、AlexNet诞生等，也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。