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清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
再不怕乱引文献！绕过付费墙，BibAgent把学术核验转为证据链
大模型生成学术论述，其引用验证成难题，尤其付费墙后论文难以核验。BIBAGENT突破此困境，不破解付费墙也能验证引文语义真伪，还构建MISCITEBENCH评测，表现优异，为科学写作补“可审计基础设施”。
The Batch: 930 | DeepSeek 放弃 Nvidia 转向华为
中国开源权重模型开发者 DeepSeek 在 DeepSeek-V4 最新更新中未给美国芯片厂商适配机会，却向华为提供预发布版。美国限制出口芯片反促中国发展本土芯片，该决定加深中美 AI 生态分裂。
突发！卡帕西宣布入职Anthropic
大神Karpathy宣布加入Anthropic，重回一线大厂。他曾多次在AI领域转换角色，此次将加入预训练团队，开展用Claude加速自身预训练研究。外界揣测其离开OpenAI原因，加入Anthropic能为研究提供更多资源。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
Google这个1.5w star 项目牛皮，99%准确率！
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika，抛弃固定规则匹配，用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型，单CPU毫秒级推理，支持200+格式，准确率约99%，已大规模落地。
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1：五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈，GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用，Gemini 3.1 Pro以低价主导推理，Opus 4.6编程能力强，无单一模型通吃各领域。
DeepSeek Harness 保姆级教程：安装配置、模式详解、Token消耗&竞品对比
本文是DeepSeek Harness的保姆级教程，从零讲解这款开源AI Agent运行框架的核心特性、安装部署、功能模式、Token消耗机制，横向对比主流竞品给出选型建议，新手也可快速上手。