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2025谷歌研究学者计划名单：吴佳俊、Mamba作者Albert Gu、Tri Dao等获奖
本周四，2025年谷歌研究学者计划获奖名单公布。该计划为鼓励与科研人员合作、推动科技进步而设，申请人需为高校教职人员，获奖者最高可获6万美元奖金。本文列出了部分获奖华人学者信息。
大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings：一个智能体的聪明，不如一群智能体的相遇｜IJCAI 2026
8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。
Claude Code把自己的提示词删掉80%，我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%，编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断，给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论，还介绍实施步骤，作者按此精简提示词约60%。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
「部署态」元年，这家公司就把落地方案卷到了七种
在4月17日上海举办的大会上，智元拿出四大全新机器人产品、六大AI模型、七大标准化生产力解决方案及全栈生态技术体系。其创始人认为具身智能正从“开发态”向“部署态”进化，2026年是元年。
卡帕西630行代码炸出81个智能体，4天协作跑2333次实验，公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考
本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具，介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题，产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验，强调适配国产模型及模板化的作用。