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18个月，中国Token消化狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本
中国大模型API服务碎片化、“黑盒”问题严重，成本高。清程极智1月29日发布AI Ping，类似“中国版OpenRouter + Artificial Analysis”，可评测、路由大模型，帮开发者降低成本、提升效率，还能重塑服务市场秩序。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
双榜SOTA！微软ACL2026新作重新定义AI长记忆
大语言模型落地中，AI长期记忆能力成瓶颈，传统RAG方案有局限。微软研究团队提出AI记忆框架Mnemis，受认识论与认知科学启发，在两大权威长期记忆基准达SOTA性能，工作被ACL2026主会议接收。
Feed-Forward 3D综述：三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文，总结2021 - 2025年间数百项创新工作，建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线，介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果，还指出未来挑战与方向。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
GPT-5.2降智遭全网差评！奥特曼慌了
OpenAI推出GPT - 5.2，却未打赢谷歌。第三方数据显示Gemini 3 Pro更优，GPT - 5.2在多项基准测试表现不佳，可信度不如GPT - 5.1，遭开发者吐槽。OpenAI为此调整策略，但仍处被动。
陶哲轩转发！DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
DeepMind开源形式化数学猜想库，收录经典数学猜想，还提供代码函数方便形式化表述。此库可作测试基准提升AI数学推理能力，是AI+ATP范式关键前置步骤，团队邀更多人参与丰富内容。