搜索
无界前沿正式开源生物信息大模型Fx-Bio-1031，在BioMysteryBench困难子集取得70.59%的Pass@5，领先GPT-6-Astra和Claude Opus-5。
清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
Firefly 在 NeurIPS 2026 提出“先探索、后出题”的训练数据合成流程，利用真实 MCP Server 和可离线复现的检索增强模拟器生成5,144个可验证任务，使 Qwen3-4B-Thinking-2507 的 pass@1 从28.1%升至41.5%。
Adobe Research与UCLA提出Tev，构建含1170个环境、覆盖7个领域的Tev-Gym并提出进度势能奖励塑形（PPRS），训练出的Tev-27B在ALE-CM的Pass@5达0.28，与GPT-6 Astra、Claude Opus 5持平。
智能体商业的 ChatGPT 时刻正在到来，但要让 AI 真正替人办成事，必须先补上代码自主交易的信任基石。 作者｜徐珊 编辑｜郑玄 在蚂蚁集团，负责 AI 支付安全的陈树鹏是个深度的智能体使用者。日
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
OpenAI 昨天扔了一个重磅炸弹——ChatGPT 账户正式上线「高级账户安全（AAS）」模式，直接禁用密码登录、砍掉邮箱短信找回，逼你用物理安全密钥或 passkey。更狠的是，OpenAI 官方明说：
让AI像助手一样主动帮助，才是我们心中AGI的样子。主动智能体的概念已经被多次提出，但都很难做到可以真正在生活中落地。现有的工作都还停留在概念层面，无法解决复杂世界中所要求的实时性、深度、和记忆等问题。 南洋理工大学谢之非团队提出Pask，使用「底层小模型流式意图检测」+ 「上层Agents执行」架构，实现首个能够做到实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。
在GitHub上上线没几天就冲到5.4k stars的3D建筑编辑器开源项目——Pascal Editor。设计软件咱见的不少，但跑在浏览器里的还是有点新鲜，我帮大家浅浅总结了一下Pascal Editor的一些核心亮点：
近日，来自 Meta、香港科技大学、索邦大学、纽约大学的一个联合团队基于 JEPA 打造了一个视觉-语言模型：VL-JEPA。据作者 Pascale Fung 介绍，VL-JEPA 是第一个基于联合嵌入预测架构，能够实时执行通用领域视觉-语言任务的非生成模型。