DeepAgent与DeepSearch双双霸榜！答案指向openJiuwen这一新兴开源项目（在新窗口打开）
2026 开年至今，人工智能圈子最火的是一只小龙虾 Clawdbot 。
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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。
ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境？SwingArena：从「写对代码Commit」到「通过CI审查」（在新窗口打开）
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理（在新窗口打开）
UIUC开源的智能模型路由框架LLMRouter可以自动为大模型应用选择最优模型，提供16+路由策略，覆盖单轮选择、多轮协作、个性化偏好和Agent式流程，在性能、成本与延迟间灵活权衡。
9B端侧开源模型跑通百万上下文，面壁全新稀疏-线性混合注意力架构SALA立功了！（在新窗口打开）
最强的大模型，已经把scaling卷到了一个新维度：百万级上下文。
这个AI炒股年化收益27.75%！用自进化Agent挖掘穿越牛熊的量化因子（在新窗口打开）
在量化金融的底层，Alpha因子本质上是一段可执行的代码逻辑，它们试图将嘈杂的市场数据映射为精准的交易信号。
里程碑时刻！100B扩散语言模型跑出892 Tokens /秒，AI的另一条路走通了（在新窗口打开）
扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊（在新窗口打开）
在经济学和博弈论的世界里，找到「纳什均衡」往往意味着找到了复杂局势下的最优解。多所顶尖高校的研究人员开发出了一位名为PrimeNash的「AI数学家」，不仅能像人类专家一样推导公式，还能解决许多连传统算法都束手无策的复杂博弈难题，成果已发表在Cell Press旗下的交叉学科期刊Nexus上。
Anthropic最新2026趋势报告：人类最大一次编程革命势不可挡（在新窗口打开）
Anthropic刚刚扔出一份18页重磅炸弹：《2026年智能体编码趋势报告》。结论直接炸裂：程序员不再写代码了，他们变成了「指挥官」。
硅谷豪赌算力烧到停电，中国团队反向出击！这一刀，直接砍碎Scaling Law（在新窗口打开）
思考token在精不在多。Yuan 3.0 Flash用RAPO+RIRM双杀过度思考，推理token砍75%，网友们惊呼：这就是下一代AI模型的发展方向！
阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了（在新窗口打开）
你斥巨资买回家的全能家务机器人，正在执行“把药片拿给奶奶”的任务。
RLinf-USER重磅发布！别再用仿真了，真实世界训练也能「极致效率与系统化」（在新窗口打开）
首个统一系统：将物理机器人提升为与 GPU 同等的计算资源，打破硬件隔阂。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习（在新窗口打开）
在十九世纪的暹罗王国曾诞生过这样一对连体兄弟：他们分别拥有完整的四肢和独立的大脑，但他们六十余年的人生被腰部相连着的一段不到十厘米的组织带永远绑定在了一起。他们的连体曾带来无尽的束缚，直到他们离开暹罗，走上马戏团的舞台。十年间，两兄弟以近乎合二为一的默契巡演欧美，获得巨大成功。
ICLR 2026 Oral | DPO「只看总分不看细节」？TI-DPO用Token重要性重塑大模型对齐（在新窗口打开）
在当今的大模型后训练（Post-training）阶段，DPO（直接偏好优化） 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性，成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」，被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
ICLR 2026 | 在Moltbook之外，上交大联合上海AI Lab模拟了AI原⽣社交的「真实暗⾯」（在新窗口打开）
本⽂的主要作者来⾃上海交通⼤学和上海⼈⼯智能实验室，核⼼贡献者包括任麒冰、郑志杰、郭嘉轩，指导⽼师为⻢利庄⽼师和邵婧⽼师，研究⽅向为安全可控⼤模型和智能体。 最近，Moltbook 的爆⽕与随后的迅速
海外顶级风投a16z关于AI市场的最新深度分析（在新窗口打开）
软件行业可能正在经历一场比从命令行到图形界面更剧烈的变革?最近听了一场 a16z 的 David George 分享的关于 AI 市场的深度分析，我被一组数据震撼到了：最快增长的 AI 公司正在以 693% 的年增长率扩张，而他们在销售和营销上的支出却远低于传统软件公司。
OpenClaw白嫖云部署！附自定义模型API和4种Skills神级用法～（在新窗口打开）
大家好，我是袋鼠帝。最近这两周，我的X（推特）和各种群都被刷屏了。作为一名一直在折腾 AI Agent 的博主，我当然坐不住。这几天我抽空疯狂研究OpenClaw，又是买服务器，又是配环境，把OpenClaw的多种玩法撸了一遍。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App（在新窗口打开）
等效参数量仅0.3B，内存占用仅600MB，更适合端侧部署还带思维链的模型来了。腾讯混元最新推出面向消费级硬件场景的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，体量甚至比常用的一些手机应用还小。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD（在新窗口打开）
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」（在新窗口打开）
2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
破解机器人「慢半拍」难题：南洋理工解决VLA致命短板，动态世界断层领先（在新窗口打开）
当物体在滚动、滑动、被撞飞，机器人还在执行几百毫秒前的动作预测。对动态世界而言，这种延迟，往往意味着失败。
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