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连肝12小时！一轮狂刷1500篇论文，写4.2万行代码，AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家，最长能连续工作12小时，平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码，79%研究结果可被人类复现，已在多领域有7个真发现。
我的AI年度盘点
博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面，从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系，结合MCP、Skills等完善系统；工具层面，全面拥抱Google生态，C端看好Google，B端看好Anthropic，不看好OpenAI。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
用AI，写代码只会更慢！但一定更「快乐」
METR研究实测发现，GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%，效率不升反降。开发者本预计提效24%，体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因，提醒勿高估AI编程能力。
首次人体实验成功！基因编辑胰岛细胞“隐身”植入，可正常分泌胰岛素
最新研究显示，科学家首次将CRISPR编辑的胰岛细胞移植到一名1型糖尿病患者体内，细胞数月内持续分泌胰岛素，还能逃避免疫检测，使接受者无需服免疫抑制剂。不过研究仅涉一人，Sana计划明年开展更多试验。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但有系统脆弱性问题。NUS研究者在论文中提出AgenTracer框架，构建标注管线，设计AgenTracer - 8B模型，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。
人大和微软开源Arbor，一棵假设树突破自主科研新高度
中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。
帮大家总结了一下凌晨的Google I/O 2026开发者大会。
本文总结Google I/O 2026开发者大会成果，涵盖AI模型、产品、Agent系统、视觉生成、搜索、电商等多领域。如推出Gemini 3.5 Flash，升级产品功能，发布新Agent系统，推进电商协议，还有科研成果与硬件更新。