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模型宣称的“百万字处理能力”是真本事，还是营销噱头？LongCodeBench揭露真相

近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。

哈萨克斯坦团队论文对比CNN和用LoRA微调的VLM在乳腺癌病理分类上的表现。指出VLM微调后接近CNN水平，但CNN仍是王者。还介绍LoRA原理、实验设计、结果，给出实战代码及对从业者和研究者的启示。

当下AI编程工具竞争激烈，大多存在闭源或绑定单一模型的问题。OpenDev是开源的终端AI编程Agent，用Rust编写，仅3.7MB。其论文详细解释设计决策，给出指令衰减问题的工程解法，还有多种实用设计。

DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题，还自动验证，解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器，研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。

作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点，引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理，还设计了 Workflow 串联工具，实现自动扩展和无缝互转，最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。

加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文，阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线，用双提示词系统迭代，还规避数据污染问题。

新智元揭秘OpenAI核心文件，Ilya Sutskever曾预言AI无所不能，也担忧其失控后果。OpenAI与微软的合同中AGI条款成谈判核爆点，未公开论文划分AGI五级，让微软130亿投资或打水漂。

DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》，解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案，在多个任务上达前沿水平，但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。

在AI浪潮下，学术研究被商业机构「量产化」，成明码标价的「入学筹码」。港大教授马毅揭露乱象，如Algoverse机构指导团队顶会录用率高，高中生也能发文。付费论文收割家长「焦虑税」，还带来诸多学术问题。

在医疗、法律等领域，手动从非结构化文本提取信息费力，传统NLP工具需复杂训练。谷歌开源的LangExtract是高精度信息抽取Python库，能自动提取结构化信息，有精确源定位等功能，还给出使用示例和典型场景。