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Agent搜索哪家强？人大高瓴&快手联合发布全新评测基准GISA
人大高瓴与快手联合发布全新评测基准GISA，用于评估智能体搜索能力。它解决了现有基准反向构造、评估维度单一、答案易被记忆等问题，含373个高质量查询，实验显示当前搜索智能体距人类水平差距大。
AI们数不清六根手指，这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。
复盘高德扫街榜100天
2026年1月7日，高德发布“高德扫街榜2026”新版本，有三大升级。上线百日成绩亮眼，累计用户超6.6亿。它在异地场景优势明显，还打出“行为数据”王牌，从多层面解决信任问题，推出飞行街景等功能。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
Anthropic最新论文：检测LLM内省意识的方法
Anthropic与MIT等研究表明，LLM能‘感知’被注入的steering vector，‘内省意识’在DPO等后训练阶段涌现。研究构建实验，发现内省能力行为稳健、检测非简单线性关联等，还揭示检测与识别机制不同及两阶段电路。
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
GPT-5.3爆更前夜，全网都被一张图吓到！ChatGPT人格大赏
OpenAI华人研究员Joanne Jang一条推文引发ChatGPT生图玩法热潮，它能根据聊天记录生成反映‘待遇’的自画像。近期ChatGPT记忆功能优化，已向全球Pro和Plus用户推出。还有爆料称GPT - 5.3要来了。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相，揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间，盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”，存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此，研究院推出Mio框架解决挑战。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。