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三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
追更太累，桌面版AI帮我把 OpenClaw 的剧情补齐了
作者因OpenClaw信息爆炸跟不过来，想到让AI帮忙。介绍了AI播客自动化案例及Cowork短板，引出天工Skywork桌面版。用其处理视频、监控AI社区，还构建安全屏障，该工具打通内容创作和信息监控闭环。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点
2026 年以来，Harness Engineering 成业界热词。复旦大学等团队提出 Agentic Harness Engineering (AHE)，可实现 Harness 自动优化。实验中，AHE 让 GPT - 5.4 分数提升，适配 GPT - 5.5 后排名全球第三，且有良好泛化能力。
「必读」新鲜出炉，全都看过来：Claude code团队内部skill构建踩坑经验大全来了
Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型，如库和API参考、产品验证等；给出制作技巧，像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等；还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。
GPT-6 或有"生命"！MIT新作实现LLM自我进化，冻结权重时代终结
MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。
大模型自信心崩塌！谷歌DeepMind证实：反对意见让GPT-4o轻易放弃正确答案
谷歌DeepMind携手伦敦大学研究发现，GPT - 4o、Gemma 3等大语言模型有“固执己见”和“被质疑就动摇”并存的冲突行为，原因与训练、决策逻辑、记忆机制有关。研究还通过两轮实验证实。