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用户痛点发现器
用户痛点发现器是个Web应用，能从社交媒体自动发现用户核心痛点，支持聚类分析和AI产品方案生成。它可输入关键词抓取抖音视频和评论，用GLM-4.6模型分析，还有优先级评分等系统。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
终于用上啦，3.9 万 Star archify，程序员福音！！！！
架构图常与代码脱节，约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON，经布局、检查后交付可交互系统地图，它先结构化、验证再交付，适用于特定场景。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了，Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析，含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等，为AI agent系统设计实现提供技术参考，还介绍系统架构创新点。
DeepSeek-OCR 2再进化，对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级，保持前代高效压缩率和解码效率，引入DeepEncoder V2，模仿人类视觉因果流机制，将图像理解转为逻辑推理，在文档解析领域实现逻辑重构，性能显著提升。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
250份文档投毒，一举攻陷万亿LLM！Anthropic新作紧急预警
Anthropic最新研究揭示，仅250篇恶意网页就能让大模型“中毒”，遇特定触发词会崩溃。研究还设计DoS型后门攻击，验证不同规模模型攻击效果。同时指出AI开放性易被操控，而Anthropic注重安全，有“防爆层思维”。
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
AI邪修时刻！Meta联手MIT投毒，左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。