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AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
OpenClaw登顶GitHub，满天飞的智能体Skills要怎样设计？
OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆，研究者解构其概念，阐述设计模式、获取调度逻辑，也指出安全威胁，呼吁建立客观评价体系。
最新发现！每参数3.6比特，语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量，提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度，发现GPT系列模型约每个参数3.6比特，还提出模型容量等相关定律，激发社区多方面思考。
数千大模型全跑「中国芯」！最后一公里已「焊」通
国产芯片运行大模型需额外适配，魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’，联合多方力量，打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’，还举办赛事激发创新活力。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
图灵奖得主LeCun最后警告Meta！我搞了40年AI，大模型是死路
图灵奖得主Yann LeCun预计将很快离开Meta。因Meta风向转变，LeCun失势。他投身AI研究40年，认为大语言模型是死路，世界模型才是未来，或为此离开Meta并计划创业。
专访微软CTO：微软大力发展Agent，智能体将无处不在
微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访，解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用，众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。