Cursor放出了一个接近1小时的内部团队讨论视频，深度分析了他们用到的技术和思考，使得我们有机会深入了解了 Cursor 团队内部关于训练超人级编程模型的讨论，他们的观点让我重新思考了 AI 辅助编程的未来。这些来自一线研究者和工程师的见解，揭示了当前 AI 编程领域最前沿的挑战和突破方向。
上海交通大学联合中科大在本文中指出：现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足，而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。研究团队提出 Agentic ROI（Agentic Return on Investment）这一核心指标，用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值：
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验包揽全架构、多模态、微调技术，可为研究人员提供效率与性能平衡的参考。
AI越来越聪明，但如果它们反应慢，效率低，也难以满足我们的需求。
大语言模型遇上加密数据，即使是最新Qwen3也直冒冷汗！
信息检索能力对提升大语言模型 (LLMs) 的推理表现至关重要，近期研究尝试引入强化学习 (RL) 框架激活 LLMs 主动搜集信息的能力，但现有方法在训练过程中面临两大核心挑战：
来自华盛顿大学、AI2、UC伯克利研究团队证实，「伪奖励」（Spurious Rewards）也能带来LLM推理能力提升的惊喜。
又是一个让程序员狂欢的研究！来自 OpenHands、耶鲁、南加大和斯坦福的研究团队刚刚发布了 LocAgent—— 一个专门用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，直接把代码定位准确率拉到了 92.7% 的新高度。该研究已被 ACL 2025 录用。
第一财经「新皮层」独家获得消息称，小红书已将内部大模型技术与应用产品团队升级为「hi lab」（人文智能实验室，Humane Intelligence Lab）。同时，小红书今年年初开始组建「AI人文训练师」团队，邀请有深厚人文背景的研究者与AI领域的算法工程师、科学家共同完成对AI的后训练，以训练AI具有更好的人文素养以及表现上的一致性。而这个「AI人文训练师」团队也隶属于「hi lab」。
过度依赖CoT思维链推理会降低模型性能，有新解了！ 来自字节、复旦大学的研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选择短回答或详细的长文本推理，最终实现了准确性与效率的最佳平衡。
