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ICML 2026｜告别「单线程」思维，智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。
以孔子命名，超越Claude 4.5 Opus，Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。
KDD 2025 | UoMo来了，首个无线网络流量预测模型，一个框架搞定三类任务
在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。
全球首款AI原生游戏引擎再进化：GTA6再不来，我们就AI一个
GTA 6跳票成梗，其场景常被用于研究。一个多月前全球首个AI原生UGC游戏引擎发布，如今Mirage迭代为更强大的Mirage 2，支持多样场景，与Genie 3有不同优势且已上线，不过仍有技术问题待解决。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
单卡4090也能高质量视频编辑！西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架，可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具，质量高、功能广、开销低，解决了时序、结构和编辑幅度问题。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
开源的 skill 被抄了千赞，我用 Lovart 给自己做了个品牌！
作者开源剪辑 Agent 被抄赞多，决定为账号做品牌视觉。其非设计师，用 Lovart 改变与 AI 沟通方式，通过 Brand Kit、字体生成器等完成系列设计，还能导出 PSD，沉淀 Skill。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。