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Meta开源史上最强语音“基座模型”：一口气支持1600+种语言
Meta AI FAIR团队发布Omnilingual ASR模型套件，能为超1600种语言提供自动语音识别能力。它引入新架构提升性能，改变引入新语言范式，还发布相关数据集和模型，与全球伙伴合作。
AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析
现代软件开发中，代码审查存在信息割裂、人工效率低等痛点。AutoDev 借助多智能体协作与信息聚合，实现从分析到修复的闭环智能流程，还构建多 Agent 协作体系，未来将集成更多能力。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
Harness Monitor：当多个 Agent 同时写代码时，如何看住质量
作者在有了 OpenAI 赞助的 Codex Pro 后，让多个 Agent 同时在一个代码库工作。他开发的 Harness Monitor 从 Git 视角出发，解决多 Agent 写代码时的质量问题，涉及观察、治理等多方面能力。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
Nature Machine Intelligence｜不只是「像大脑」，人脑信号还能直接引导语言模型进行鲁棒推理
本文介绍发表于Nature Machine Intelligence的最新研究，系统探究语言模型与人脑推理表征的对应关系，验证人脑信号可引导提升语言模型推理鲁棒性，为脑启发AI提供了新研究路径。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
不让“猪队友”拖后腿！哈深新作 AgentDropoutV2，专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中，常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2，测试时介入，设‘质检员’审核输出，结合失败案例构建‘避坑指南’，在多测试中显著提效，泛化性强。
18.2K Star！macOS 丝滑跑Linux，一键容器、多架构支持，开发效率直接起飞！
介绍轻量级虚拟机管理器 `Lima`，它能在 macOS 上提供类似 WSL2 的体验，专注容器化工作流。支持多架构与多驱动，有开箱即用的容器化支持等特性，安装和使用简单。