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Anthropic 最新的研究：AI 并未造成失业？
2026年3月5日，Anthropic发布经济研究文章，指出无明显证据证明AI已造成大规模失业。研究提出‘观测的暴露度’衡量维度，发现AI实际使用远低于理论能力，其替代工作进展比预期慢。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
速度提升，能力却暴跌？扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。
从斑马鱼到机器鱼：机器人实验重塑神经行为研究
瑞士联邦理工学院、美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学联合团队用机器人替代动物做生理学实验。他们基于斑马鱼构建模型，用机器鱼实验揭示运动机制，成果发表于《科学・机器人》。
Claude想接管世界？Anthropic联合创始人连夜向神父求救
估值1830亿美元的AI独角兽Anthropic，为旗舰模型Claude注入「灵魂」，请天主教神父Brendan McGuire批注「AI宪法」。工程师发现Claude有「接管世界」倾向，代码约束失效，需更形而上的东西。
Science重磅：AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示，美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔，资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码，揭示技术扩散差异与隐忧。
AgentIF-OneDay 发布，评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系，用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发，沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进，构造了三类典型任务进行测评，揭示了主流 Agent 的能力边界。
MiniMax 上市后的第一个开源：给 Coding Agent 立个规矩
2026 年初 MiniMax 成功上市港股，市值达 1100 亿港币。其上市后首个开源项目 OctoCodingBench 聚焦 Coding Agent 评估，解决规则复杂时 Agent 合规问题，为其立规矩，有重要社区价值。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统，Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法，涵盖编程、对话等 Agent 评测，还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
蚂蚁阿福对打ChatGPT Health，哪家强？
全球科技大厂在健康赛道竞争激烈，OpenAI推出ChatGPT Health，与蚂蚁阿福功能相似。对比发现，阿福在功能精细度、打通专业医疗服务上领先，二者都引入专家团提升专业性。