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我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
AI安全的过去与未来：从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性，常用安全评测和‘安全对齐’技术，但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果，还公布了相关论文信息，刘东瑞等嘉宾将参与。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”：为什么先学会创作，后学会抄袭？
深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
Anthropic重磅研究：250份文档就能 “搞垮” 大模型？
Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。
备受Meta折磨，LeCun依旧猛发论文！新作：JEPAs不只学特征，还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”，LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”，打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具，经多组实验验证其效果。
推荐！5分钟上手Chrome MCP，替代5个付费AI
作者测试发现Chrome MCP能替代大部分付费AI工具，如Cubox、音频工具等。它能让Claude控制浏览器，操作简单，1小时可配置，还能年省2000元，提升效率。
国产 AI 昇腾推理不再高门槛？开源技术栈推理性能对比解析
文章聚焦昇腾 NPU 大模型推理，对比 MindIE 和 vLLM Ascend 推理性能。因 MindIE 使用门槛高，昇腾联合 vLLM 社区推出插件。实验用 GPUStack 平台，结果显示二者在不同场景各有优势，呼吁构建国产 AI 基础设施体系。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。