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ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell？OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场，但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño，性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署，是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计，设计周期短，成本低，OpenAI 借此扩展全栈能力。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
顶模 Fable 5.1发布，到底强了多少？
昨晚，Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1，这代沿用Fable 5参数，性能提升聚焦长任务，还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色，与同类模型对比进步明显，虽价格贵，但能力、速度有提升。
破解遥感目标的形状与尺度难题，PKINet二代推理提速近4倍！
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型，能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级，统一条带与方形卷积，部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升，可服务多领域，但对特殊目标仍有检测问题。
DeepSeek，Qwen，Grok组团发布，社区一手实测
LLM大爆发，一天内推出Grok 4.6、Qwen3.8 - Max、DeepSeek - V4 - Pro - 0813三款前沿产品。社区对它们进行多场景测试，如3D场景、Flappy游戏、飞机滑行动画等，并对比了不同模型的性能、价格和输出质量。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
小红书最新开源TTS力作！4人对话自然无缝，毫秒极速响应！
近年来TTS技术爆发，但多人对话的自然流畅性和长序列稳定性一直是难点。小红书团队开源的FireRedTTS - 2是面向多人对话场景的TTS模型，实现自然切换和低延迟，支持多语言，适用于多种场景。