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AI「解码」古罗马，重现千年铭文真相！DeepMind新模型再登Nature
借助DeepMind推出的生成式AI工具Aeneas，考古学家面对古代碑文不再抓瞎。它是多模态生成式神经网络，能助历史学家解读、归属和修复残缺文本，还可适应其他古代语言、文字和媒介。
教程 | 如何做出 X 上爆火的 AI 蓝图动画
作者受X上爆火的Midjourney风格代码启发，分享恐龙主题短片制作方法。介绍风格代码功能，还讲了控制画面配色技巧，最后给出复杂动画prompt示例，推荐找风格代码的作者和网站。
SearchAgent-X: 打破效率桎梏，释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈，发现精度和延迟问题，提出优先级感知调度与无停顿检索技术，经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。
GPT-5都救不了的AI幻觉，原来问题不在模型，在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’，导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案，要更新‘考试规则’，让模型适当表达不确定。
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
从视觉出发统一多模态！颜水成团队最新研究：不再把图像编解码器塞进LLM｜ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现，围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。
Anthropic 发文称自家 Claude 已经开智，网友：为了上市，不择手段？
Anthropic发布Claude内部机制新研究，介绍J-space和J-lens，称可读取模型未输出的内部概念。此研究在训练、评测和部署有潜在价值，但叙事引发争议，网友质疑是否过度包装。