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人类造工具200万年，工具开始研究工具！97年天才少年带队，把“AI寻找研究方向”做成了现实
2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
百度 TURA 三阶段架构：让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互，分检索、规划、执行三阶段，已在百度亿级流量场景跑通。
AI 颠覆的第一个职业是程序员？｜GAIR Live
文章围绕“AI颠覆的第一个职业会是程序员吗”展开讨论。嘉宾认为AI Coding尚处早期，有潜力成新工程范式。它面临“幻觉”、上下文窗口限制等瓶颈，未来开发者角色或转变为“业务翻译者”和“需求架构师”。
世界模型的GPT时刻：距离物理AGI出圈，还有多远？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目探讨物理 AI 下一个战场。嘉宾认为世界模型未出圈，生成加重建是折中探索。还讨论了其定义、升温原因、数据结构、技术范式、评测标准等，也提及挑战与未来格局。
首个实时端侧部署世界模型，20万小时人类视频，BeingBeyond实现「两级跃迁」
4月14日，BeingBeyond发布具身世界模型Being - H0.7，将人类视频规模扩至20万小时，采用隐式推理范式，6项权威评测综合第一。还率先实现端侧实时部署，打通数据闭环，推动模型通用与专家能力跃迁。