浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界
浙大校友用AI突破32年拉姆齐数下界数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破！浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，成功将拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93，终结了自1994年以来长期停滞的纪录。
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8568 点击 2026-05-10 12:46
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数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破！浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，成功将拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93，终结了自1994年以来长期停滞的纪录。
文本生成这件事，扩散大语言模型（dLLMs）正展现出巨大的潜力。但与此同时，它也面临着严重的计算瓶颈——为此，哈工大（深圳）与华为、深圳河套学院的研究团队提出了一套免训练加速框架Dynamic-dLLM。
多轮视觉问答，正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
在代码大模型和代码智能体技术快速发展的今天，一个日益凸显的现象是：能够在经典代码生成基准上取得优异成绩的模型，一旦被放入真实软件工程环境中，表现却往往大幅下滑。
当Agent开始真正进入生产环境，安全问题不再是「功能模块」，而是贯穿调用链、运行时与生态层的系统性风险。过去依赖提示词规则、日志审计与框架级防护的方式，正在逐步失效。来自清华大学人工智能学院、交叉信息研究院的方寸跃迁提出一套面向Agent运行全生命周期的多层安全体系。
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。
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。
为了攻克这些制约具身智能领域发展的核心难题，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了GS-Playground通用多模态仿真框架。
伦敦大学学院（UCL）、普林斯顿大学和爱丁堡大学的研究团队联合推出了Avenir-Web，让现有多模态模型像人类一样使用网页。现有的Web Agent在面对复杂的网页结构（如 iframe、Shadow DOM）时，往往会陷入“定位不准”“缺乏常识”或“走着走着就忘了”的窘境。
我的感受是框架用起来快，但有几个实际痛点。第一是抽象层太多，调试的时候不知道哪步出了问题，得一层层往下扒；第二是版本升级经常有破坏性变更，线上稳定性难保证；第三是框架的通用设计往往和具体业务需求有偏差，定制起来反而更费劲。手搓的代码完全在自己掌控之内，可观测性好、出问题好排查，也更方便做性能优化。所以我现在的策略是核心逻辑手写，只在边缘功能上用框架的工具。