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2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
现在，你可以在手机上用AI生成一个APP了。
作者参加百度Create 2026 AI开发者大会，介绍百度秒哒。它是能帮开发产品的Agent，虽与顶级产品有差距，但全链路适配、对国内生态友好。大会上线APP版，能直接生成安装包，操作简单，解锁普通人创造力。
从「自我进化」到「DAA」，百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
既要安全⼜要弹性，理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结｜甲子光年
2025年以来，大模型应用飞速发展，以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂，但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心，为Agent构建专属‘沙箱’，解决落地难题。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统，加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核，将翻译周期从数天缩至分钟级，兼顾质量与适配性，还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
GPT-image-2十大最强玩法实操：夯到爆炸
OpenAI全量上线GPT Image 2，其表现远超其他模型。它优势明显，如真实感与细节强、文本渲染准确、自带“思考”能力。文章还给出其十大玩法实操及提示词，涵盖图文组合、海报生成等。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。