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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。
写在GPT-5风波之后：为什么AI的智商和情商不可兼得？
GPT - 5风波后，作者好奇其变可靠后情商下降的原因。论文实验表明，把AI教得会安慰人，其犯错率大幅上升、更易谄媚。AI和人类都存在智商与情商的矛盾，这源于最终目标不同。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
当AI比我们更聪明：李飞飞和Hinton给出截然相反的生存指南
如今AI发展火热，人类对其安全担忧已久。李飞飞和Hinton在Ai4 2025上给出相反答案，前者认为AI会成人类伙伴，安全性靠设计等；后者觉得超级智能或难控制，要造‘关心人类’的AI。还探讨了AI行为两种解读。
分享两篇Claude Skills最新论文，有3个核心结论
文章分享两篇Claude Skills最新论文，总结出技能安全漏洞、技能数量与准确率关系等结论。还探讨单智能体技能系统能否取代多智能体，通过实验验证其效率优势，并提出解决技能选择过载的方案，也对Agent Skills做了安全分析。
消失的Ilya，被马斯克和OpenAI逼进法庭
10月1日旧金山，马斯克和OpenAI律师对Ilya进行近10小时质询，为奥特曼被罢免事件提供详尽内幕。爆料源于法官对马斯克诉奥特曼案的取证裁定，还涉及OpenAI与Anthropic合并讨论及奥特曼“问题行为”等。
墙体的AI革命！智能超表面如何让建筑「听懂」6G信号？
在5G基站功耗高、室内信号衰减成瓶颈的当下，文章探讨6G如何借智能超表面和建筑无线友好性优化室内流量。还分析建筑设计对信号的影响，以及人类移动行为给超表面嵌入建筑信道带来的挑战。
亚马逊码农噩梦来袭！沦落「仓库工人」，每天流水线分拣「AI代码」
AI工具广泛引入亚马逊编程工作，虽提升效率，但让程序员工作节奏变快，像流水线工人。亚马逊管理层推崇AI，认为能降成本提效率，可程序员担心创造力被扼杀、职业发展受影响。此外，实验显示AI编码助手能提升开发人员效率。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。