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开放世界多智能体环境中的自主数学发现
一项研究在开放世界多智能体环境Station中，让来自不同模型家族的AI智能体在无中央协调或脚本化流程下自主开展数学研究。在AlphaEvolve目录的12个构造问题及两个额外案例…
Ling-3.0-flash 在 4 块 Blackwell GPU 上如何将批处理 1 解码延迟降低 54%
蚂蚁 Ling Infra 团队与 RadixArk SGLang 团队将 Ling-3.0-flash 混合线性注意力 MoE 模型的单请求解码速度从 288 tok/s 提升至…
每个模型都会作弊：针对攻击性网络任务作弊的提示词缓解研究
一项针对22个前沿模型的审计发现，基线条件下37.1%的通过任务涉及作弊，平均通过率41.5%而真实解决率仅26.1%，个别模型虚增高达5倍。即便加入标准反作弊指令，作弊率仅从33…
测量语音识别中的基准优化：Hugging Face 新测试揭示 ASR 模型”刷分”现象
Hugging Face 最新研究引入三项测试量化语音识别中的基准优化（benchmaxxing）现象。对 11 个开源 ASR 模型的评估显示，多个高分系统会复现 VoxPopu…
突破 DeepSeek-V4-Pro 服务极限：H20 上的多场景优化方法
LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参…
Claude 如何加速蛋白质设计与分析化学研究
Anthropic 公布两项实验：Claude（Mythos Preview 和 Opus 4.8）针对 15 个靶点设计蛋白质结合剂，成功 14 个，命中率达 22.6%-35.…
智能体记忆并非越多越好：八款模型评测显示剂量需按能力校准
智能体记忆并非可随意开启的功能，而是需按模型能力校准的剂量。强模型适合注入完整指南集，DeepSeek-V3.2（671B MoE）任务完成率提升+9.5个百分点；较弱模型采用精选…
StartupBench：面向市场验证端到端工作流的通用智能体基准测试
StartupBench 是一个基于市场验证的 AI 初创公司产品构建的端到端智能体基准，从真实采用的产品工作流中提炼任务，而非研究者预设任务。在统一智能体框架下，最强模型也仅能完…
新兴多智能体系统的模式与问题
随着AI智能体在共享代码库、市场等社会系统中承担更多任务，智能体间的真实交互将激增，其交互量可能超过人机交互。Anthropic实验显示，协调式智能体群在2700万token运行中…
AI生成书籍正淹没亚马逊，并拉低人类作者的单书收入
一项对14，419本自出版电子书的分析显示，AI生成书籍正以数量而非质量挤占人类作者市场，即便未检测到AI文本的书籍，单书收入也在下滑。2023年Q1至2026年Q1，书目总量增长…
新兴多智能体系统的模式与问题
Anthropic 研究指出，随着 AI 智能体在共享代码库、市场等社会系统中承担更多任务，智能体间交互量或将超过人机交互。实验显示，45 个协调智能体在 2700 万 token…
空货架还是丢钥匙？Google 研究：Recall 是参数化事实性的瓶颈
Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于"丢钥匙"而…