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打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
集成20+先进算法，优于GPT-4o，自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot，集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题，性能优于 GPT - 4o ，已开源邀全球研究者参与。
蓝湖悄咪咪在海外做了个 AI 设计产品，4 个月拿下 500w ARR
特工宇宙团队试用多款AI界面生成工具，发现多数距真实开发落地有差距。4月注意到Readdy.ai，操作简单、界面精致。其开发团队是蓝湖，上线4个月ARR达500万美元，解决用户真实问题。
AI 浏览器还没捂热，给 Agent 用的浏览器已经来了：Ego Lite
最近出现了给 Agent 用的浏览器 Ego Lite。与给人类用的 AI 浏览器不同，它让浏览器成为 Agent 工作台，有隔离任务空间，不打扰用户，解决了任务和执行环境间的距离问题。
鹅厂带大家“养虾”，昨天刚装、今天就裸奔！田渊栋：OpenClaw就像拿着所有秘密的笨小孩出门办事
OpenClaw 掀起安装热潮，SetupClaw 代装收费高，小米推手机版。腾讯云线下帮装机，却出现安全暴露和扣费问题，且 OpenClaw 安全事故频发，官方收紧权限但仍有风险，中美态度不同。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
超越ZIP的无损压缩来了！华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc，利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具，且项目已开源。不过，当前版本存在效率、吞吐量等问题，应用范围也主要在自然语言。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。