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吴恩达：图灵测试不够用了，我会设计一个AGI专用版
AI大神吴恩达2026年要做新的图灵-AGI测试，弥补AGI定义无统一标准、现有基准测试易误导大众的空白。该测试聚焦AGI经济性和实际产出，能更好衡量AI通用能力。
1万亿参数Ling-1T开源，国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。
美7000万人或被取代，Agent光速卷入职场！北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员，构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配，工人对AI态度不一，还揭示未来人类技能变化趋势。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。
智源技术分享：大模型行业应用新模式和关键实现路径
在 AICon 大会上，智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题，提出以大模型为核心的技术路径，涵盖数据、训练等环节，还给出数据生产流程建议，分享最新开源成果。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。