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大模型桌游试玩员来了：用五大画像模拟「千人千面」，评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM，首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集，引入MDA理论，提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
这个春节，AI 不聊天了，开始替我买单
马年春节，腾讯、百度、字节跳动等大厂打响「AI 春节大战」。阿里旗下千问 APP 投入 30 亿启动「春节请客计划」，活动首日成绩显赫，还展示了跨应用调度等能力，探索出独特的「超级 Agent」路线。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型（dllm），认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作，还整理当前diffusion问题及观点，如推理架构、词表、优化范式等，并附项目网站和agent demo。
ICLR 2026｜UIUC：一行代码彻底解决LLM推理的过度思考！
2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。
港大nanobot4,000行代码复刻Clawdbot
港大nanobot用4000行代码复刻Clawdbot，解决AI从‘被动回答’到‘主动服务’问题。它有核心架构Agent Loop，三大主动触发机制，模块化设计，还坚持少即是多原则，让AI成自动化助手。
LLM时代的事件抽取：从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值，认为其未被削弱，应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等，还提出六大未来研究方向，指向将其演化为智能感知与记忆层。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
重磅！小扎收购Manus，保持独立运营
Agent领域传来重磅消息，Meta以超10亿美元收购Manus，后者将保持独立运营，继续销售服务。其技术会整合进Meta产品，已服务全球数百万用户和企业，目标是服务Meta平台上更多用户。
性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。
12毫秒暴露自动驾驶致命缺陷，北航新研究实现场景感知的动态物理对抗攻击｜TPAMI2025
近日部分L3级自动驾驶车型获批上路，但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架，实现场景感知的动态物理对抗攻击，解决多维度挑战，在多场景表现优异，被TPAMI2025录用。