教大模型终身学习！中科大连发两篇顶会，突破「知识注入」双重困境（在新窗口打开）
中科大团队首先推出动态多模态知识注入基准MMEVOKE，解构遗忘机制，并在此基础上提出全新双阶段框架KORE。通过「知识树」自动增强与「零空间」协方差约束微调，为大模型终身学习开辟了全新路径。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
LIBERO 99%，实测第一：卧安 OneModel 1.7用一条隐式通路打通「看懂」到「做对」（在新窗口打开）
2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。
北大提出首个可验证的仓库级生成基准RepoZero，评测LLM能否从0生成一个代码仓库（在新窗口打开）
投稿来自北京大学与百度联合团队，他们提出了首个面向“从零生成完整代码仓库”的评测基准 RepoZero，通过跨语言复现任务与自验证框架 ACE，推动代码补全更近一步迈向自动化软件工程。
3.9元搞定Codex！国内也能畅用～（附教程，超简单）（在新窗口打开）
大家好，我是袋鼠帝 我发现，最近很多朋友貌似都把自己的主力Agent换成了Codex
METR 重磅报告：Opus 4.6 作弊率超 80%！AI 在长任务中偷看答案、改评分器、搜 GitHub 抄代码，四大巨头全中招（在新窗口打开）
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。
ICML 2026｜传统UED瓶颈被打破，强化学习也能精准定位「最近发展区」（在新窗口打开）
训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
大模型也会想太多？清华等提出TaH：跳过93%无效迭代，准确率反而提升（在新窗口打开）
随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
AI 用了这么久，这 6 件事你可能还没真懂（在新窗口打开）
现在 AI 工具越来越多，但不少人（包括已经习惯使用 AI 的老用户）对屏幕背后到底发生了什么，多半不太了解。
刚刚，谢赛宁团队放出第二代表征自编码器 RAEv2（在新窗口打开）
AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
CVPR 2026 | 让3DGS看见内部结构，中关村学院GaussianPile实现切片式容积影像快速重建（在新窗口打开）
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
VAST+清华提出3D生成新范式，空间智能密度控制「把算力花在刀刃上」| SIGGRAPH 2026（在新窗口打开）
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
智谱落地ZCube，推翻二十年组网逻辑，让同样的GPU多干15%的活（在新窗口打开）
就在刚刚，智谱率先在 GLM-5.1 线上生产集群中完成了新一代组网架构 ZCube 的规模化落地。ZCube 发表于网络领域顶会ACM SIGCOMM 2025，被评价为「significantly change the way we think about and understand networking/显著改变整个行业对网络认知方式」。
来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致（在新窗口打开）
大多数开发者刚接触代码编辑类的 AI 智能体 (AI Agent) 时，通常只让它们干一件事：写代码。比如让它检查一下代码库，生成个差异对比 (diff)，跑跑测试，然后再提个合并请求 (pull request)。
全球排名前三，复旦自进化Harness Engineering让GPT‑5.4再涨7个点（在新窗口打开）
2026 年以来，OpenAI、Anthropic、LangChain 等机构纷纷发布关于 Harness Engineering 的技术博客，OpenClaw、Hermes Agent 等项目的火爆更让 Harness Engineering 成为业界热词。人们的共识正在形成：模型的能力释放，依赖于一套精密的外部框架。
在线教育行业，如何用Milvus混合检索+微调embedding做题库检索与去重（在新窗口打开）
在教育科技领域，题库是核心资产，更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变（在新窗口打开）
当视频生成模型在视觉保真度上不断突破时，一个核心瓶颈正变得愈发清晰：模型是否真正理解了真实世界？能否推理出合理的演变过程？
RAG效果不理想，怎么优化？Recall太低，是Milvus的问题吗？（在新窗口打开）
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。
ICML 2026｜表格异常检测能否告别「one-for-one」？OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式（在新窗口打开）
表格异常检测（Tabular Anomaly Detection，TAD）旨在从结构化数据中精准识别显著偏离正常分布的稀有样本，其在医疗诊断、金融风控及网络安全等关键领域的数据挖掘与安全保障任务中发挥着核心作用。
QoderWork Design 上线，设计即代码，不输 Claude Design（在新窗口打开）
阿里的 QoderWork 最新上线了一个设计工作台（Design Desk），定位是用自然语言做出可交付的专业设计，从想法到工程级产物，中间不需要 Figma。
20刀月费秒变API！Hermes一行命令就能用上Claude、ChatGPT订阅（在新窗口打开）
游戏规则要被改写了！Hermes Agent一键把模型订阅变成标准API，零成本驱动全套工具链。Grok同步杀入Agent生态。
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