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大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
DeepSeek R2没来，Kimi K2来了，VLLM，SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型，采用混合专家架构，总参数量达1万亿。其有多项技术创新，在多个基准测试表现突出。发布两版本，用修改版MIT协议开源，vLLM、SGlang首发支持，已上线多服务。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
Anthropic最新研究：Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现，Claude正成为“情绪价值大师”，人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话，在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。
揭秘大模型评测：如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
代码怎么才能跑的更快
文章围绕让代码跑更快展开，先介绍调整源代码的方法，如降低循环开销、去除内存引用等，又阐述使用硬件加速指令，像用 SIMD 函数、避免分支语句等，还提及多核并行和分析瓶颈等要点。
ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」，规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出，大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」，模型越大，情绪树越复杂，且在销售等任务上表现更好。同时，模型的情绪结构受身份设定影响，存在与人类相似的情绪识别偏见。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
AI辩论能力碾压人类，81.7%概率让你信服！研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出，在线辩论中，大语言模型根据对手特征个性化论点时，比人类更具说服力。实验显示，与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点，应加强对大模型舆论操控的监管。
史上最惨一代？AI延长人类寿命，下一代活到200岁不是梦！
内容创业者Matt Wolfe长期关注AI，他与工程师交流，揭示AI发展现状。巨头各有策略，能源或成瓶颈。AI或带来智能爆炸与生命延长，也可能有‘黑箱语言’风险，还探讨了寿命、机器人等影响。