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不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。
5年博士1年读完，20分钟干完48小时教授工作！这个工具在硅谷火了
新智元报道，Claude Code正重新定义编程。顶级开发者用它写代码，零基础小白10分钟做出App，教授20分钟完成48小时工作量。它理解项目上下文，自动设计、生成、测试代码，普通人用自然语言提需求即可。
斯坦福×英伟达发布AI推理新范式，刷新了多领域SOTA
斯坦福与英伟达联合发布论文 TTT - Discover，提出新范式，不追求通用，在推理阶段针对特定难题修改模型参数。它战绩辉煌，但成本高、是偏科生且需打分器，其出现是技术与哲学的突破。
认知重建：Speckit 用了三个月，我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历，探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念，提出 AI 工程化方案，对比传统工具，阐述其设计、落地策略及未来趋势，助力解决企业开发痛点。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
PaperDebugger：开源的学术版Cursor
PaperDebugger是AI驱动的学术写作助手，能调试和改进论文，提供智能建议。它用基于MCP的编排引擎，模拟学术流程，有聊天、插入、评论等功能，只读取项目，保障隐私。
谷歌：全栈AI之王
随着Gemini 3模型与第七代TPU的发布，谷歌打破OpenAI与英伟达主导的市场叙事。其全栈AI战略从底层基础设施到用户产品全覆盖，TPU进化、软硬件契合，吸引大客户，C端产品成发展引擎。
翻译界的ChatGPT时刻！Meta发布新模型，几段示例学会冷门新语言
Meta人工智能研究团队发布Omnilingual ASR系统，能识别1600多种语言，可通过少量示例快速学会新语言。它以开源与社区共创为核心，打破语言技术不平等，让更多语言登上AI舞台。