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CVPR 2026｜DROID-W：复杂室外动态场景，也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架，即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体，从多视角观测识别不可靠区域，还提出交替优化方案，在多个数据集表现优。
CTO 焦虑自白：为什么我们有了 AI 博士生，但员工却越干越累？| 直播预告
本次直播由值得买、飞猪与彩讯多位专家，从 CTO 视角实战复盘 AI 落地与工程化挑战，探讨 AI 提效 ROI 临界点、能力错配等问题，还会深度复盘模型落地困局，拆解‘人效陷阱’等。
Agent失忆怎么办，Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败，Anthropic用Opus 4.5实验发现，问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试，拆分流程，严格规范，提升测试覆盖率。
AI海啸将至，全人类还没准备好！Anthropic CEO警告
Anthropic CEO Dario Amodei从百度时就隐约发现Scaling Law，推动OpenAI接受。他不满OpenAI发展方向，离开创立Anthropic。他认为智能爆炸后影响巨大，要做对AI，还警告人类要重视AI风险。
字节发布全球首个预测未来基准FutureX，Grok-4 拿下冠军
字节跳动发布全球首个实时未来预测基准测试FutureX，杜绝模型作弊。在25个模型评测中，Grok - 4夺冠。它从多网站构建问题，分四级难度。人类专家在部分等级仍领先AI 。
写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
OpenAI 万字报告： 不要再卷Agent了~
OpenAI《How People Use ChatGPT》报告显示，73%的ChatGPT用途与工作无关，用户多将其用于实用建议、信息查询和写作。Asking对话占比及满意度更高，机会藏在人类惰性里。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。