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AI 编码让资深程序员“掉速”19%！OpenAI 前研究员实锤：别再交“AI 工具智商税”了，谷歌大佬力挺！
METR研究显示，AI编码工具让开发者效率降19%，与主观感受及专家预估相反。此结果引发热议，谷歌技术大佬支持，指出AI工具生成代码难达标准，未来或改进，目前更适合小规模项目。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
The Batch：836 | 基准测试成本攀升
独立AI测试实验室披露评估推理模型成本上升。这些模型生成“思维链”提升输出质量，但计算需求增加，成本上升使资源有限组织难复现结果，且新模型定价、按需分配推理token也让成本更复杂。
我让10个大模型又参加了完整版数学高考，第一名居然是它。。。
作者让10个大模型参加完整版数学高考，单独制定规则，邀朋友协助测试。结果令人意外，单选题第6题成噩梦，多模态题大模型几乎全军覆没。讯飞星火和豆包145分并列第一，Qwen3屈居第三。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。
LeCun押注的世界模型，中国一家清华系公司已经做进了机器人
本文报道在首届物理AI与世界模型大会上，清华系具身智能公司千诀科技发布预测式世界模型Polibrain，相关理论研究早于LeCun团队一年，目前已适配多形态机器人，定位为机器人提供通用智能大脑。
JEPA、空间智能路线正面交锋：WorldArena 2.0 挑战赛开考「能不能被机器人真正用起来」| IROS 2026
本文报道了清华团队联合海内外多校推出的WorldArena 2.0世界模型评测挑战赛，升级评测体系覆盖从视频生成到真实机器人操作全维度，公布各赛道结果，并对话主办方解读行业现状与评测设计。