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大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
Claude Code 更长更快！Agent能自己管项目了！从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统，从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强，需求变复杂，原TodoWrite无法满足，新Task系统解决了任务依赖协调问题，支持复杂项目。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
性能提升400%！AutoResearchClaw自主设计多模态记忆大脑
AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
近年来，CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径，但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架，将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens，在减少 token 数的同时保留推理能力，已被 ICML 2026 接收。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。