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LLM的下一个推理单位，何必是Token？刚刚，字节Seed团队发布最新研究——DLCM（Dynamic Large Concept Models）将大模型的推理单位从token（词） 动态且自适应地推到了concept（概念）层级。
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
2026 新年第三天，Claude Code 创建者、负责人 Boris Cherny 开展「线上教学」，亲自示范他自己使用这个 AI 编程工具的工作流。
最近火的一塌糊涂的 Skills 很多群友在问是啥东东
一位谷歌资深工程师透露，Anthropic 的 Claude Code 用一小时跑出了她团队打磨了一年的系统。
新年伊始，MIT CSAIL 的一纸论文在学术圈引发了不小的讨论。Alex L． Zhang 、 Tim Kraska 与 Omar Khattab 三位研究者在 arXiv 上发布了一篇题为《Recursive Language Models》的论文，提出了所谓“递归语言模型”（Recursive Language Models，简称 RLM）的推理策略。
在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
近日，腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
又一个中国新模型被推到聚光灯下，刷屏国内外科技圈。IQuest-Coder-V1模型系列，看起来真的很牛。在最新版SWE-Bench Verified榜单中，40B参数版本的IQuest-Coder取得了81.4%的成绩，这个成绩甚至超过了Claude Opus-4.5和GPT-5.2（这俩模型没有官方资料，但外界普遍猜测参数规模在千亿-万亿级）。
在 《我招了 6 个 AI 员工一起干活》 一文中，我介绍了如何招聘 6 个 AI 员工，并让他们在同一个工作间一起干活。招聘 AI 员工，我最希望他们帮我干的就是编程相关的活。在给他们具体的任务之前，先评估一下他们的能力。