多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%（在新窗口打开）
把强大模型的能力“蒸馏”给小模型，听起来很美—— 但放到多轮对话Agent场景里，效果往往一塌糊涂。
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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。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」（在新窗口打开）
大模型时代的「炼金术师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：当我们试图将 DeepSeek-R1、OpenAI-o1 那种惊艳的推理能力迁移到小规模语言模型（SLMs）时，效果却总是差强人意。现有的强化学习方法如 GRPO 在 7B+ 的大模型上效果显著，但一旦应用到 1.7B 甚至更小参数的模型上，性能提升就微乎其微。
国产双开源：让Mac成为你的私人AI工作站（在新窗口打开）
2026 年 3 月底，Ollama 发布了一则更新公告：其 Mac 版本的底层推理引擎，将从沿用多年的 llama.cpp 切换为苹果的 MLX 框架。
Luma Uni-1.1 API开放，图像模型榜单第三，文字渲染直逼GPT image 2（在新窗口打开）
今年以来，图像生成模型的迭代节奏明显加快。
领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%（在新窗口打开）
你有没有想过，为什么 AI 读一篇短文游刃有余，却在面对一整个代码库时频频出错？
公里级场景也能稳住了，国产团队把长视频3D重建又往前推了一步（在新窗口打开）
长视频 3D 重建最怕的，其实不是 "看不清"。
DeepSeek版Claude Code登顶热榜：8700星，鲸鱼哥火了（在新窗口打开）
感谢鲸鱼兄弟开源。 DeepSeek V4 才推出一个星期，DeepSeek 版的 Claude Code 就登顶了 GitHub 热榜。大家缺的就是这么一个工具。 目前已经有了超过 8700 的 Star 量，数字还在以肉眼可见的速度增长。 这还只是个开始。 DeepSeek TUI 是一个完全运行在本地终端里的 AI 编程智能体，由自称「鲸鱼兄弟」的 Hunter Bown 用 Rust 语言开发。它专门为 DeepSeek（尤其是最新发布的 DeepSeek V4 大模型）打造，能提供终端原生、长上下文、推理过程可视化的使用体验与效果。 它用开放工具链和极低的成本，打响了替代主流高价 A
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward（在新窗口打开）
用强化学习（RL）优化文生图模型的 prompt following 能力，是一条被广泛验证的路径 —— 让模型根据 prompt 用不同随机种子生成多张图片，通过 reward model 计算 reward，再利用相关 RL 算法优化模型。
开源「淘金小镇.Skill」,让你的Agent挖出每个排行榜里隐藏的信息差！（在新窗口打开）
我发现囤Agent的Skills有瘾， 今天刚装了一大堆同类Skill，还没用熟就想提前知道这类里最好的到底是哪一个。转头又发现某个佬推荐了自留的20个Skills，回回路过我都忍不住点进去看。
OpenAI 「实时语音」架构首次公开（在新窗口打开）
Realtime API 是 OpenAI 的实时语音交互接口，在 24 年的 DevDay 首次亮相，当时还是 beta，调用贵到离谱，音频输出 200 刀/百万 token：OpenAI 凌晨发布：Realtime 实时多模态 API，及其他
SkVM：优化你的Skills能够跨模型、跨Harness、跨环境稳定运行 ｜SJTU最新（在新窗口打开）
如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架，大概率会遇到一种不稳定现象：同一个Skills，用Claude能跑，换成Qwen就不行了；在Claude Code里稳定的流程，换到OpenClaw可能输出格式崩掉；在作者环境里正常的脚本，到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。
Agent-World：扩展真实世界环境，让智能体与环境协同进化！（在新窗口打开）
随着MCP、Agent Skills与各类Harness的快速发展，大模型能轻松调用成百上千种外部工具，但在多工具，具备复杂状态、长程交互的任务上仍有明显短板。尽管一系列环境扩展方法尝试复刻真实世界的交互环境（如订票系统，外卖平台），但仍受限于环境扩展的规模与真实性。
CVPR 2026 Oral｜横扫室内3D场景，港科大（广州）打造单目开放词汇占据预测新SOTA（在新窗口打开）
在具身智能研究中，如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息，始终是具身感知的核心难题。近年来，语义占据预测（Semantic Occupancy Prediction） 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中，用于构建 3D 语义占据地图，为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。
我给 Claude Code 装了俩刑具，效果出乎意料（在新窗口打开）
真的，你有过这种时刻吗。 盯着终端，看你的 AI coding agent 在同一个错误上失败了第 17 次。日志一行一行地滚，它还在重试。Ctrl+C 按得手都酸了，它停下来喘口气，然后又开始第 18 次。 你不知道该笑还是该砸电脑。你甚至开始怀疑，这玩意是不是在装傻。 如果你有过这种时刻，那今天要聊的这两个 GitHub 项目，就是为你准备的。 它们的方式不太一样，但目标高度一致，治一治 AI agent 的摆烂问题。 openwhip，真正的物理鞭打 先聊第一个。 它叫 OpenWhip。项目介绍就一句话，「Sometimes Claude Code is going too slow,
非常抽象：一群AI研究员给模型制造了让它们上瘾的毒品（在新窗口打开）
2026年，一群AI研究者给模型制造了毒品。 没错，论文中就叫毒品——AI Drugs。 他们生成了一些256×256像素的图片，这些我们看着全是毫无意义的色块。但AI看了之后表现得近乎狂喜——它自己报告的幸福感飙到6.5/7。
UC伯克利联合斯坦福提出「Combee」：蜂群Agent的Prompt Learning正式进入并行时代！（在新窗口打开）
UC伯克利联合斯坦福提出的Combee，正是为此而来。它把Prompt Learning从低并发、顺序式更新，推进到高并发、分布式经验聚合，并已在ACE和GEPA中完成验证。
顶级AI撞上低级乌龙：连写几十页推导，结果发现题干错了？（在新窗口打开）
Google DeepMind再次血洗数学圈！700个地狱级难题被丢进Gemini的熔炉，结果让数学家集体破防：这哪是证明，这分明是「逻辑拆迁」。DeepMind这一波不仅贴脸爆杀了OpenAI，还砸烂了人类所有的优越感。
AI医疗拐点！麦肯锡重磅报告：调研150位高管，Agent全面爆发，行业竞争逻辑已定！（在新窗口打开）
近日，麦肯锡发布了关于“生成式人工智能在医疗领域的应用”的报告。报告调研覆盖150家医疗保健机构的领导者，具体包括50家医疗支付方、50家临床医疗机构和50家医疗健康服务与科技企业，覆盖医疗各细分领域，样本具有代表性。
80%富人在用Claude：美国AI用户大调查出炉（在新窗口打开）
Epoch AI 与 Ipsos 调查显示，美国 Claude 周活用户 80% 来自年入 10 万美元以上家庭。AI 助手开始按价格、入口和工作场景分层，高收入用户率先进入更高阶的 AI 服务。
DeepSeek做大→Mega MoE，Tri Dao团队加快→SonicMoE（在新窗口打开）
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
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