来自中国人民大学与阿里巴巴通义实验室的研究团队提出了 IterResearch，一种全新的迭代式深度研究范式。通过马尔可夫式的工作空间重构，IterResearch 让 Agent 在仅 40K 上下文长度下完成了 2048 次工具交互且性能不衰减，在 BrowseComp 上从 3.5% 一路攀升至 42.5%。
中国人民大学团队在论文DLLM-Searcher中，第一次让扩散大语言模型（dLLM）学会了这种“一心二用”的本事。目前主流的搜索Agent，不管是Search-R1还是R1Searcher，用的都是ReAct框架。这个框架的执行流程是严格串行的：
复旦大学与微软亚洲研究院带来的 ArcFlow 给出了答案：如果路是弯的，那就学会 “漂移”，而不是把路修直。在扩散模型中，教师模型（Pre-trained Teacher）的生成过程本质上是在高维空间中求解微分方程并进行多步积分。由于图像流形的复杂性，教师模型原本的采样轨迹通常是一条蜿蜒的曲线，其切线方向（即速度场）随时间步不断变化。
DeepResearch 的价值在于把「查资料」变成「做研究」：不是搜到一条就回答，而是会连续多轮地提出问题、去不同地方找证据、互相对照核实、再把信息整理成结构清晰的结论。这样做能显著降低「凭感觉瞎编
最新消息显示，奥特曼已将公司核心资源从探索性的长线研究（Blue-sky research）全面倾斜至旗舰产品ChatGPT的工程化改进。这一战略调整，导致包括前研究副总裁Jerry Tworek在内的多位核心元老因理念分歧而心寒出走。
当地时间 2 月 19 日，Google 曝光 Gemini 3.1 Pro 最新模型。在 ARC-AGI-2 这个公认的推理基准测试中，Gemini 3.1 Pro 拿到了 77.1% 的分数。什么概念？它的前辈 Gemini 3 Pro 只有 31.1%，就连专门用来「深度思考」的 Gemini 3 Deep Think 也只有 45.1%。
今天凌晨，Google 发布 Gemini 3.1 Pro。核心提升在推理能力，ARC-AGI-2（抽象推理基准）从 3 Pro 的 31.1% 跳到 77.1%，翻了一倍多，GPQA Diamond（科学知识推理）从 91.9% 提到 94.3%
但考虑到在代码领域，如何做好记忆与检索，相比其他场景又有所不同，因此，基于 memsearch CLI ，我们同时也为Claude Code 做了个永久记忆的 plugin——memsearch ccplugin（可适用所有AI coding软件）。
当我们解一道复杂的数学题或观察一幅抽象图案时，大脑往往需要反复思考、逐步推演。然而，当前主流的深度学习模型却走的是「一次通过」的路线——输入数据，经过固定层数的网络，直接输出答案。
2026 开年至今，人工智能圈子最火的是一只小龙虾 Clawdbot 。
