ICLR 2026 | 世界模型卡在多机器人协作？一个「顺序分解」思路打通（在新窗口打开）
近年来，Decision-Coupled World Model 与 Model-based RL 在机器人领域取得了显著成功。通过学习环境动力学模型，智能体能够在内部模拟未来，从而进行规划与决策。但当系统从单机器人扩展到多机器人时，问题开始变得棘手。
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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。
哈佛医学院做了5679次组学分析：大模型能力没差别，关键在验证（在新窗口打开）
生物医学AI智能体正从「能不能做组学分析」快速进入下一阶段的检验：做出来的结果，能不能撑得住真实的治疗决策？哈佛医学院Zitnik团队的MEDEA 给出了一条明确的技术路线：与其追求更强的骨干大模型，不如在分析流程的每一步嵌入验证机制。
翻遍Claude Code泄露的50万行代码，我终于发现了它好用的秘密（在新窗口打开）
Claude Code 不是一个套了终端界面的 AI 聊天工具。
Cursor们为什么都开始自研模型？（在新窗口打开）
Tanay Jaipuria 本周写了一篇很有意思的文章，核心论点只有一句话：每家 AI 应用公司最终都会垂直整合，变成全栈公司。
苏黎世联邦理工实测：一句Prompt就能摧毁16个Agent组成的「共识网络」多Agent避坑指南来了（在新窗口打开）
在构建多Agent系统（Multi-Agent Systems）时，让几个Agent互相“对话”并不难，但要让它们在局部状态不一致的情况下，敲定一个全局唯一的决策，也就是达成“一致”（Agree）或“共识（Consensus）”，却是一个极具挑战的工程难题，您可能会问为什么，这有何难？
让Agent把成功经验固化成skills，跨模型复用成功率100%（在新窗口打开）
AI会用工具了，问题才真正开始… 这两年，大模型Agent在“用工具”这件事上进步很快。搜索、查信息、调API，很多模型已经能把一串操作接起来，完成相当复杂的多步任务。 但一旦把场景拉近到真实工作流，问题很快就会显现出来。很多任务表面上不同，底层流程其实高度相似：先搜，再筛，再整理，最后再做一点汇总分析。换一个对象，这套流程往往又要完整走一遍。 麻烦在于，现有Agent虽然会做这些事，却不太会把已经做成功过的流程留下来。 圆满完成任务后，再遇到同样任务它还是会重新规划、重新传参、重新走一遍工具链。结果就是：任务也许做成了，但token越跑越多，上下文越来越长，成本和不稳定性也一起上来了。 为解
Claude Code 源码泄漏了，但我不打算写源码分析分析文章（在新窗口打开）
Claude Code 源码泄漏了，满屏都是“深度分析”文章。也有朋友让我写一篇分析文章，但代码才泄漏十几个小时，50 多万行代码，想深度分析清楚还是有难度的。不过授人以鱼不如授人以渔，我更想聊聊：拿到一份开源代码，怎么把它真正学到手。
88岁算法祖师爷惊呆！Claude联手GPT攻破30年难题，14页论文0修改（在新窗口打开）
「哈密顿分解」难题，终于破解！88岁「算法祖师爷」高德纳再更论文，Claude 4.6+GPT-5.4联合破解了奇偶数情形。甚至，GPT-5.4直出一篇14页论文，引爆全网。
龙虾成本狂降58%！清华人大面壁等最新开源“智能调度员”（在新窗口打开）
把Agent接入工作流，本该是件提效的乐事。
比全球最强推理引擎还快2倍，斯坦福、普林斯顿破解大模型「串行魔咒」（在新窗口打开）
在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
ICLR 2026 | 中国联通提出扩散模型缓存框架MeanCache，刷新多模态生成模型推理加速新基准（在新窗口打开）
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
Claude Code 源码泄漏，全部细节与始末（在新窗口打开）
2026 年 3 月 31 日，安全研究员 Chaofan Shou 发现 Anthropic 的 Claude Code 全部源码通过 npm 包里的一个 source map 文件暴露在了公网上
神人拆解CC源码！源码里真正的高杠杆用法；ClaudeCode本质上是一个多Agent编排平台（在新窗口打开）
Claude Code 源码泄露为业界一下子打开了 Agent 进化的大门。
2倍提速！KV缓存压缩不只看重要性，上交大团队让模型推理「又快又稳」 | ICLR'26（在新窗口打开）
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
NVIDIA GTC上登顶的DeepResearch Bench，到底在评什么？（在新窗口打开）
3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
Last30Days：GitHub 一天狂涨 3000 星的「终局情报 Skill」，一文看懂如何配置（在新窗口打开）
前天，我刷 GitHub Trending 的时候，看到第一名是个叫Last 30 Days的项目。
唐杰高徒打造龙虾投资军团！量化私募全线Agent，开源狂揽39k星（在新窗口打开）
好家伙，投资版龙虾也来了。还是GitHub开源项目里最近高热高赞的那种。
你的「龙虾」还好用吗？人大林衍凯教授：OpenClaw就像早期Linux，真正的竞争才刚开始（在新窗口打开）
过去数月，AI 领域很难绕开一个名字 ——OpenClaw。这个项目在极短时间内获得了爆发式关注：数十万星标、惊人的 Token 消耗，以及几乎所有大厂的快速跟进。从表面上看，它像是又一个现象级 AI 产品；但如果进一步审视，一个更值得思考的问题随之浮现 ——OpenClaw 的出现，究竟意味着什么？它真的是一次技术突破，还是某种更深层变化的信号？
1毫秒级，最快的人体动作捕捉服！开源715万帧数据集| CVPR'26（在新窗口打开）
全球首个1毫秒级人体动作捕捉系统FlashCap，通过闪烁LED与事件相机结合，实现1000Hz超高帧率捕捉。无需昂贵设备或强光环境，低成本穿戴服即可精准捕捉极速动作。团队同步开源715万帧的FlashMotion数据集与多模态模型ResPose，显著提升运动分析精度，推动体育、VR与机器人领域迈向高动态智能新阶段。
2700GB高质量数据，训出空间智能SOTA，背后秘诀全栈开源（在新窗口打开）
什么在限制空间智能落地？ 从自动驾驶到具身智能，行业对此的共识是：数据。 因为数据不够，模型泛化能力就弱，只能靠硬件来凑。 这在机器人身上体现得尤为明显。机器人要感知空间，常用的硬件是RGB-D相机，它既能看懂RGB图像，又能感知深度，从而获取到三维立体信息，让机器人理解物理世界。 但问题是，机器人的这双眼并不靠谱，遇到镜子、电梯、玻璃门等透明物体或者反光表面，RGB-D相机就容易失效，导致机器人感知异常。 这些场景绕不开，躲不掉，都是机器人走进千家万户，一定会碰到的问题，必须要解决。但因为缺少数据底座，行业过去的解决方式一般是靠堆硬件，补短板，强化感知能力。 这种局面即将迎来改变。因为就在刚
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