硅心科技（aiXcoder）发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示，在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中，aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%，超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度
前几天，一篇来自Kimi的论文「ATTENTION RESIDUALS」在 AI 圈引发了激烈讨论——马斯克罕见地发出评价："Impressive work from Kimi"。同时，两位前Openai大佬也同样发出了高度评价，OpenAI 「推理模型之父」Jerry Tworek表示“深度学习2.0时代即将到来”。
用 Claude Code 写代码的人都熟悉一个场景：Claude 每执行一个命令、每改一个文件，都要你点一次“同意”。Anthropic 的数据显示，用户 93% 的操作都会批准。也就是说，这个“安全审批”环节，绝大多数时候只是一个条件反射。
凌晨三点，Claude Code 迎来了一个大动作，堪称里程碑式的深水炸弹！
能无限进步的「超级智能体」来了！
就在昨天，全球 AI 视频生成领域迎来了一场 “超级地震”——OpenAI 竟然意外叫停了万众瞩目的 Sora 2 项目。
从「被动感知」到「主动预测」，首个视触觉世界模型让机器人真正学会「理解接触」。
过去几年，多模态模型在理解任务上快速演进，图像问答、OCR、视觉推理、跨模态对话等能力不断提升；与此同时，图像生成模型也在视觉质量、指令遵循和细节表达上持续突破。下一步一个自然的问题是：能否用同一个模型，同时做好理解与生成？这正是统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在回答的问题。
这两天，字节跳动开源了一个 Agent 产品，直接炸了。
最近一直在聊Agent、聊Vibe Coding。
ICLR'26新研究CPiRi打破时序预测僵局：用冻结底座提取时序特征，轻量模块专注学习通道间真实关系，不靠位置编码「背答案」。测试中通道乱序性能零波动，仅用25%数据即可泛化至全网络，真正实现鲁棒与精准双赢。
你以为AI答错就一定是幻觉？不，它也可能是在故意骗你。
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，暴露其缺乏真实认知，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
实现具备人类水平的灵巧操作能力，是机器人学领域长期以来的核心挑战之一。尽管多指灵巧手在硬件上具备了类似人类的潜力，但由于接触丰富的物理特性和非理想的驱动机制，训练能够直接部署在真实硬件上的控制策略仍然非常困难。
“把水果放进盘子里”——机器人看懂了指令，开始执行，却在最后关头抓偏了。
在大模型后训练阶段，监督微调（SFT）和强化学习（RL）是两根不可或缺的支柱。SFT 利用高质量的离线（Off-policy）数据快速注入知识，但受限于静态数据分布，泛化能力往往容易触及天花板并带来灾难性遗忘；RL 则允许模型在探索中不断自我迭代，产生与当前策略同分布（On-policy）的数据，上限极高，但往往伴随着训练极度不稳定、计算资源消耗巨大的痛点。
这是一件极其严肃的软件安全事件。
大模型开发者常面临一个两难选择：要速度，还是省显存？
到2025年末，AI编程已经全面从辅助工具Copilot，转向以AI为主、人类监督的Agent时代。
随着大模型长上下文能力快速增长，海量 KV Cache 存储需求急剧增加，各类 KV Cache 压缩方法如雨后春笋般涌现。然而，这些方案在真实场景中的工程落地却常常陷入困境。
人形机器人在春晚舞台上大放异彩！然而，人们在看惯了机器人跳舞、后空翻，乃至武术表演之后，不禁开始思考：机器人何时才能真正走进大众生活，解决日常生活中的琐碎任务，从而解放人类的双手？
养了这么久的虾，你应该能发现，skills有多重要了。
近期，围绕「世界模型」这一方向，有两项工作受到较多关注。
LeCun世界模型最新进展，开源了一套极简训练方案，单GPU就能跑。
近期，基于捷径化概率流路径（shortcut probability flow trajectory）并从头训练的一步扩散生成模型，展现出强大的实证有效性。然而，这类方法的提出通常建立在较为复杂的理论推导之上，并且往往与具体实现细节高度耦合。这带来一个直接的问题：究竟哪些设计是方法成立的本质要素，哪些又只是可以灵活替换的实现组件。
2025 年 4 月，Sand.ai 开源了 MagiAttention v1.0.0，定义了下一代分布式 Attention 的全新设计和系统框架。历经一年的深耕，今天 Sand.ai 正式发布：MagiAttention v1.1.0，以更成熟的原生算子组件，重新定义 Hopper 与 Blackwell 两代架构分布式 Attention 的性能上限。
我们在很多地方都看到了一个词，叫「压缩即智能」
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审、图表代码等碎片数据连接成动态知识图谱。模型可直接学习引用关系、修改轨迹与审稿互动，让AI更好辅助科研写作、修订与预测，为下一代科研智能体奠定统一数据基础。
在自动驾驶、具身智能、AR/VR应用中做3D重建，大家都想解决一个终极问题： 模型能不能像人一样，一边往前看，一边持续构建三维世界？
近年来，随着 Sora、Seedance 等文本到视频（T2V）扩散模型的飞速发展，AI 视频生成在视觉保真度与动态表现上已取得突破性进展。特别是近期备受瞩目的 Seedance 2.0，展现出了极其强大的多镜头叙事与复杂分镜控制能力。
