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首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
架构彻底重构！DeepSeek新模型代码曝光，要来的V4让国内外都坐不住了？
DeepSeek官方GitHub代码库曝光代号“MODEL1”新模型线索，或为V4内部代号。代码显示其有重大架构变更，能并行处理稀疏与稠密计算，适配英伟达新架构。此前R1发布推动中国AI开源生态发展，新模型备受期待。
陶哲轩重写20年本科经典教材！Lean编程数学证明，GitHub已放出
陶哲轩迷上形式化数学证明，开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频，还发布开源项目，将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean代码，项目可作学习资料，部分内容已完成翻译。
16 年老程序员用 Claude Code 搞副业：我只手敲了 1000 行，剩下 95% 代码靠自动生成
Anthropic公司的AI编码助手Claude Code推出4个月吸引11.5万开发者，单周处理代码量达1.95亿行，预估年化收入约1.3亿美元。开发者Indragie用其构建macOS应用，2万行代码中手写不到1000行，还分享使用技巧与体验。
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹，分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成，但关键部分需人类把控，提出正确问题能力更重要，编程智能体执行将更多迁移到云端。
智源悟界·Emu3.5发布，开启“下一个状态预测”！王仲远：或开启第三个 Scaling 范式
2025年智源发布悟界·Emu3.5，在“Next-Token Prediction”基础上实现“Next-State Prediction”。它能力全面提升，或开启第三个Scaling范式，还在预训练、强化学习、推理加速上有技术创新。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。