大语言模型与模型
大型语言模型：GPT、Claude、Gemini、Mistral 及开源权重模型
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AI研究
你的AI代理意外通过了测试。现在有了评估标准。
SkillCoach是一个自我进化的评估标准框架，通过分析技能选择、遵循、组合和反思过程来评估和改进代理的技能使用，提供比仅依赖结果指标更好的监督。
2026-07-06
深度学习
M3D 与 Real-Guidance 将数据集蒸馏推向高分辨率领域
数据集蒸馏长期受限于低分辨率基准，但一种名为 M3D 的新方法改变了这一局面。通过结合多尺度匹配、数据流形先验和 Real-guidance 策略，它成功扩展到 128×128 分辨率的 ImageNet-1K，仅用每个类别一张图像就实现了 68.5% 的 top-1 准确率，并将内存使用量削减了 10 倍。
2026-07-05
人工智能研究
验证地平线：为什么验证编码代理现在比构建它们更难
一个经典的直觉是，验证解决方案比产生解决方案更容易。对于今天的编码代理，这一直觉已经颠倒：生成复杂解决方案现在是容易的。困难的部分是可靠地验证它们。
2026-07-05
人工智能
MiniMax 新模型 M2.5 编程基准测试夺冠，价格仅为竞争对手的 5%
MiniMax 的 M2.5 模型在编程基准测试 Multi-SWE-Bench 上夺得榜首，在工作空间任务中超越主流模型，且成本仅为竞争对手的十分之一到二十分之一。模型权重已在 HuggingFace 上开源。
2026-07-04
AI研究与开发
马嘉祺给MiniMax工程师上了难忘的一课：被遗忘的token
MiniMax对M2模型无法输出“马嘉祺”这一名字的内部调查发现，预训练词汇表与后训练数据分布之间存在结构性不匹配。根本原因在于：低频率token的lm_head向量在SFT过程中发生漂移，丧失了生成能力，但保留了理解能力。全词汇覆盖修复方案解决了该问题，同时也缓解了日语中的语言混杂现象。
2026-07-04
人工智能
微软Phi-4模型在突破性研究中重新定义效率
微软Phi-4模型实现了最先进的效率，在推理任务中以显著更少的参数追平了更大模型的表现。这篇于2025年5月15日发布的研究论文重新审视了AI扩展定律的假设。
2026-07-03
无分词器架构
Aleph Alpha发布T-Free：一种无分词器的主权AI架构
Aleph Alpha发布T-Free，一种无分词器的LLM架构，将单词直接映射为向量。该方法每个向量可容纳近七个字符，而传统方式仅为四个，从而降低成本并减少能耗，同时提升在专业领域和低资源语言上的性能。
2026-07-03
人工智能
OpenAI的GPT-Live终于不再等着你讲完话
OpenAI的GPT-Live引入了全双工音频，使AI可以同时听和说。它能说“嗯”，在停顿期间等待，并将复杂推理任务交给后台的GPT-5.5，保持对话流畅。
2026-07-01
有效上下文、输出上限以及长窗口的隐性代价
你的AI模型说它能读取100万token，它在撒谎。这是真实的数学。
四大前沿大语言模型都宣称拥有100万+ token的上下文，但有效召回、输出限制和实际成本差异显著。DeepSeek V4 Pro 在输出上限和成本上领先，Gemini 在20万token以下表现出色，而 Claude Opus 在交互式代码审查的缓存方面胜出。本文分析了2026年4月的数据。
2026-06-30
人工智能
OpenJarvis 提供云端AI代理的本地优先替代方案
来自斯坦福大学Hazy Research和Scaling Intelligence实验室的OpenJarvis 1.0使得个人AI代理能够通过Ollama在本地运行，并可选云端接入。它包含用于晨间简报、跨文档研究和本地代码助手的预设，优先考虑效率和隐私，同时追踪能耗、成本和延迟。
2026-05-28
阿里云
Anolisa v0.3 为AI智能体提供安全网和撤销按钮
阿里云智能体操作系统 Anolisa 达到 v0.3 版本，新增专用安全模块 AgentSecCore、实时成本可视化以及工作区快照功能，可在毫秒内撤销智能体操作。
2026-05-07
AI安全研究
AI模型无法停止“边想边说”。这对安全性而言既是好消息，也是噩梦。
Claude Sonnet 4.5 仅有 2.7% 的时间能控制其思维链，而最终输出的可控性却高达 61.9%。这一差距引发了对思维链监控作为安全机制稳健性的开放性疑问，而无人知晓其存在的原因。
2026-03-09