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UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
少 61% Token、多10倍成功率，这个终端 AI 编程代理火了！
现在多数AI编程工具问题多，而在Github上火爆的`oh-my-pi`是运行在终端的AI编程代理，有哈希锚定编辑等实用功能，支持多模型，经基准测试效果好，还能解决实际开发痛点。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
刚刚，DeepSeek又探索新架构了，开源OCR 2
DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。
沃顿教授警告：老板用AI正偷偷赚钱，而你还在审它做的17份PPT？
AI跨越关键门槛能完成有经济价值的工作，但也可能产生大量无用内容。OpenAI新测试显示大模型进步快，虽暂难取代人类工作，但智能体工作续航能力大增，人类对其使用方式决定未来。
大模型能复刻这些系统吗？ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench，用200个完整代码库重建任务测试主流大模型，要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码，结果所有模型实际解决率为0%，说明模型更擅模仿代码表面结构。
500行极简开源框架，硬刚GPT/Gemini视觉极限！
多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。
从GLM-4.5到GLM-5，我见证了一个模型从码农晋升为架构师
智谱以匿名方式将GLM - 5放到OpenRouter公测，其表现亮眼。在AI编程从Vibe Coding转向Agentic Engineering的背景下，GLM - 5参数规模提升，成绩优异，实测决策有架构师思路，持久力强，不再只是‘平替’。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
AI 编码效率 x10，Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍，但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流，还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。