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codex负责人：codex就要过时了
Codex负责人称两三个月后Codex将过时，因下一代模型要处理大规模并发Agent，非其能应对。Huggingface实验显示大小模型在不同harness下排名差异大，脱离模型谈harness过时或不适配说模型Agent能力都不妥。
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。
医疗AI迎来大考！南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26
南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。
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。
论文深度解读：大模型（LLM）加持下的自主无人机分层智能体框架，实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文，介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合，还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。
AI 写代码太快，人类测试跟不上了，Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍
Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。