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大模型最后一层竟是推理累赘？绕开对齐税，奥数准确率暴涨 22.4%！
Qwen团队等最新研究打破传统认知，揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略，在多架构、评测集上表现出色，能绕过‘对齐税’，提升推理准确率，且工程开销低，为大模型发展提供新思路。
刚刚，DeepSeek陈德里与两个AI，合写了一篇论文
DeepSeek研究员陈德里与DeepSeek-V4-Pro、GPT - Image2合写论文《From Copilots to Colleagues: A Survey of Autonomous Research Agents》。文章是兴趣驱动的尝试，分析自主科研智能体，提出自主等级分类、架构模式分析及未解难题。
Opus 4.5之后，AI正在催生“巨头型百人公司”
Opus 4.5发布后，Agent赛道洗牌，模型差距由Agent Loop拉开。本文围绕Cherry Studio，与创始人及投资人探讨AI公司护城河、开源意义、用户价值差异等，指出未来将催生“巨头型百人公司”。
人形机器人七小龙：谁真能卖，谁在讲故事？
2026年人形机器人行业融资热度高，宇树科技等七家公司被称为“人形机器人七小龙”。它们估值超百亿，各有特色，但技术未达天花板，商业化路径不清晰，面临国内外竞争，2026年是行业分水岭。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
万字长文梳理「罗福莉」三个半小时的访谈：2026年不是Agent元年，是生产力爆发年
小米大模型负责人罗福莉在访谈中复盘技术剧变，分享对OpenClaw的认知转变，阐述Agent框架本质，介绍MiMo V2架构选择，探讨人跟Agent共创、多模态Agent等内容，判断2026年生产力将爆发。
全民养虾，百虾大战，但2026年了，99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年，99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小，壁垒在context。Data不等于Context，企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。