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单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。
清华开源教育龙虾，沉浸式互动课堂，运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂，运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件，多智能体协作，还支持多种大模型，已获学生积极反馈。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
GPU-MODE Leaderboards之nvfp4_gemv代码阅读
文章围绕GPU-MODE的nvfp4_gemv竞赛rank1代码展开，先介绍问题及官方baseline，后详细解读rank1代码，含数据加载、线程模型等，还剖析核心计算函数，最后总结代码在缓存控制、数据格式等方面的调优亮点。
看完Kimi K2.5技术报告，它的视觉Agentic真给我惊到了
Moonshot AI发布Kimi K2.5技术报告，该模型将文本和视觉打通，有并行执行的智能体集群系统。它采用Joint Training，提出“Zero-Vision SFT”，用MoonViT - 3D处理图像和视频，开源后受欢迎，展示通用智能体可能。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。
你以为在点「红绿灯」验证身份，其实是在给AI免费打工
验证码发展多年，从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时，实际在为AI免费提供训练数据，如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈，未来或利用AI弱点创新。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
曝OpenAI布道黑幕！MIT华人记者：他用全人类未来，赌一个AGI神话
MIT华人记者Karen Hao在《Empire of AI》中指出，OpenAI以「AGI造福全人类」为信仰狂奔，靠速度和堆料发展，带来能源、社会、心理等成本。而Google DeepMind的AlphaFold提供了低能耗少数据的路径，「中美对抗」是硅谷收割幌子。
3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。