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HarnessEval 来了！开启 RSI 时代的新评测范式！
过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。
2026 年全民养虾，但你养的，到底是谁的虾？
OpenClaw开源引发全民养虾热潮，但多数数据跑在大厂云上。面壁智能推出EdgeClaw Box，适配多款硬件，有本地模型，能断网干活，具安全机制，省钱且技能丰富，还与OpenClaw互补。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶
2026 年初，智能体发展迅猛。Anthropic 发布 Cowork，谷歌联合推出 UCP 标准。1 月 15 日千问 App 上线「任务助理」，打通阿里生态，有 400 多项新功能，实测显示其在多场景表现出色。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
世界模型来了因果技术标杆！具身大脑真要长脑子了
具身智能有泛化能力瓶颈，构建‘世界模型’成热门赛道。Aether AI获2000万美元种子轮融资，走因果世界模型路线，创始人黄碧薇认为这是世界模型‘终局形态’，能让机器人理解物理规律。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
ACL 2026｜证据摊开看，场景图画清：让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。
刚刚微软开源视频录制技能skill-recorder
微软开源视频录制技能 Skill Recorder，能将用户完成任务的过程转化为 AI 智能体可重复执行的技能。它捕获屏幕工作会话，用 GitHub Copilot CLI 重构操作，生成可复用内容，支持多平台。