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伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
如果你还不知道龙虾是什么，可以先试试 MaxClaw
去年开源模型 DeepSeek R1 火爆，今年个人 AI 助手 OpenClaw 成焦点。OpenClaw 在 GitHub 获大量 Star，MiniMax 基于它推出的 MaxClaw 是云端 AI 助手，功能多、易使用，在个人和企业场景都有大作用。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
Evaluation is All You Need：评估设计的微小差异如何扭曲结果
论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例，指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感，细微评估条件变化会致分数波动大，削弱模型对比可信度，呼吁建立新评估标准。
大模型热度退潮，真正的技术创新者开始被「看见」
过去两年中国大模型投资多是商业模式驱动，而技术投资注重创新。DeepSeek 出圈后，独立创新成主流。今年国内大模型吸金热度下降，但智谱 AI、面壁智能仍获融资。面壁智能发布 MiniCPM 4.0，在多方面优化，展现端侧优势。
“中国最有钱的3个男人”，开战了
2026年春节，腾讯、阿里、字节三大互联网巨头在AI领域正面交锋。腾讯重振旗鼓，阿里定义AI叙事，字节加速全球化。此前，DeepSeek让战争真正开始，各巨头反应不同。此外，还涉及人才竞争、组织协作及AI对世界开放性的影响。
图灵奖得主杨立昆：中国人并不需要我们，他们自己就能想出非常好的点子
本文是对图灵奖得主杨立昆的访谈，他批判当前大语言模型局限性，指出难以靠扩大规模达人类水平AI。还强调理解世界需非生成式架构，如JEPA。同时以DeepSeek为例，称开源发展更快，中国人能想出好点子。
世界模型混战，Momenta率先冲刺IPO
当下世界模型是AI领域热门且混乱的概念，主流路线有四类。Momenta的R7世界模型已量产，其CEO定位公司为物理AI基座模型构建者。Momenta率先冲刺IPO，商业模式正转型，为后续玩家提供价值评估体系。
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步
浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术，设计全局上下文模块和同步机制，提升长序列重建稳定性和精度，能处理超万帧几千米的场景。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望，介绍了主流推理框架vLLM、SGLang，分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点，还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术，最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。