打破Agent训练瓶颈！人大&至知研究院开源Claw Agent数据+训练+评测全链条（在新窗口打开）
大模型从“回答问题”走向“完成任务”，正在面临以下瓶颈：面向Claw Agents的数据、训练和评测都比传统environment training更难。为了解决该问题，中国人民大学、至知研究院等最新提出ClawGym——
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共 8 篇
100万道实战题，还得防AI作弊！320B国产基模技术细节揭秘（在新窗口打开）
至知创新研究院公开IQuest-Q1完整技术报告，披露其采用320B总参数、15B激活参数的稀疏MoE架构，以29T Tokens和超100万个可执行任务训练，并通过三层机制防止奖励作弊，架构规模化效率达1.93倍。
Tibo的Codex翻盘记：接手不到一年就吞掉了ChatGPT（在新窗口打开）
OpenAI的Codex在Tibo接手后从云端转向本地，并推出不含代码编辑器的桌面应用；随着GPT-5.3 Codex拓展至知识工作，Codex于2026年7月成为新版ChatGPT桌面应用，Codex与ChatGPT for Work合计周活超4000万。
一出手就表现惊艳！国产开源大模型又杀出一匹黑马（在新窗口打开）
至知创新研究院开源了采用稀疏 MoE 架构的代码与复杂任务导向大模型 IQuest-Q1，该模型总参数约 320B、激活参数仅约 15B，在代码生成、终端操作、智能体任务等多项评测中表现均衡，并展示了从前端交互、游戏开发到强化学习训练调试等场景的可交付能力。
刚刚，320B中国开源黑马杀出！模型自己抓Bug，凶手是一个空格（在新窗口打开）
至知创新研究院开源320B大模型IQuest-Q1，该模型在代码生成、安全漏洞挖掘等评测中表现优异，并能自主排查训练Bug，在交通调度、仓库管理、电梯调度等真实场景中展现出强大的任务解决能力。
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了（在新窗口打开）
人类距离真正理解生命还有多远？ 离子穿过通道、药物分子穿过细胞膜、蛋白质折叠成特定构象……生命体从来不是一张静态的蓝图，要探究其中的奥秘，实验之外，计算模拟是另一只眼睛。 近年来，AI模型的介入正在不断刷新分子动力学模拟的边界，让精度与规模兼得的目标越来越近。 但这还远远不够。从“跨过鸿沟”到“可以日常使用”，仍需进一步降低训练成本、提高泛化能力、提升推理速度。 至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，在这个方向上又往前迈进了一大步。 UBio-MolFM是以量子化学精度、在真实生理环境下对生物大分子进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。在推理时能以接近经典力场量级
至知研究院提出大模型可解释性新路线：直接拆权重，数据成本不到1%（在新窗口打开）
大模型机制可解释性研究中，一直存在一个颇具反差的现实： 为了理解一个已经训练好的模型，研究者往往需要先训练一套新的稀疏表示。
大模型搜索总偷懒？IQuest等联合推出FORT，30B开源搜索Agent刷新同规模SOTA（在新窗口打开）
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。