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支持5000+ Server，ScaleMCP为大模型Agents动态同步MCP工具
现有工具选择框架未整合MCP服务器，存在重复、不一致和低效问题。普华永道提出ScaleMCP，配备MCP工具检索器，还提出TDWA嵌入策略，通过实验证明其提升了LLM代理性能。
包含一个 75+ AI 工程项目！所有内容100%开源
此 GitHub 仓库含 93+ 生产级 AI 项目，覆盖大语言模型、RAG、Agent 等主题。有不同难度项目及教程，适合各水平人士，还给出新手入门学习路径，采用 MIT 许可。
Claude Code 工程师：像 Agent 一样思考
Anthropic 工程师 Thariq 分享构建 Claude Code 时 Agent 工具设计经验，通过 AskUserQuestion 工具迭代、Todo List 到 Task 系统演进等案例，指出工具设计无标准答案，要观察模型行为、反复实验。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。
你永远叫不醒装睡的大模型！多轮对话全军覆没，性能暴跌39%
研究人员进行超20万次模拟实验，耗资5000美元，评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示，大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话，平均下降39%，还出现“对话迷失”现象。
爆火开源AI画布，真正可落地的手写AI黑板
文章推荐开源AI画布PenEcho，它是个超智能黑板，适合学习场景，让手写与AI共生。能理解内容及空间关系，把回答放回画布，支持多模型，还具备多种功能。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。