Mira Murati团队和桥水基金一起搞了个AI筛选新闻的实验，先用GPT、Claude只有50%准确率，专家写提示词到75%还是不够，最后微调模型干到了84.7%，成本还低了13倍多。
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模型04:00
斯坦福提出QuasiMoTTo：用相关采样降低推理计算成本发新论文了，斯坦福团队搞的QuasiMoTTo，不用独立采样浪费算力，相关采样省25-47%样本，训练步骤也砍半。做推理扩展的可以看看。
Stanford AI Lab原文
模型02:52
斯坦福AutoMem将智能体记忆管理训练为可变技能，32B模型媲美Claude Opus 4.5斯坦福发了个AutoMem，给智能体装上可训练的记忆模块，让32B模型打平Claude Opus 4.5。省去调任务动作，光改记忆就提升2-4倍，搞长程任务的别错过。
Poe 刚上了两个新模型：Claude Fable 5 回归，Gemini Omni Flash 能对话式编辑视频，很值得试试。
模型01:23
GLM-5.2获开发者认可：Opus级别性能，价格更低GLM-5.2在SiliconFlow上用OpenCode跑，效果媲美Opus但便宜很多，开发者实测能处理数据表格直接出报告，还能参加排行榜拿奖励。
SiliconFlowAI原文
美团新模型LongCat-2.0真能打，1M上下文还懂agentic coding，SWE-bench 59.5，价格也不贵。
模型00:41
Kimi K2.7 Code 现已正式上线 GitHub Copilot月之暗面把Kimi K2.7开放权重模型塞进GitHub Copilot了，性能不输前沿模型还更便宜，写代码可以试试这个新选项。
GitHub原文
想对比 Claude Sonnet 5 和 4.6 的文本能力？这份分析告诉你它在专家级提示上更强，但其他类别反而差了。
Anthropic 的 Claude Sonnet 5 写前端代码得分比上代高 29，还超过 Opus 4.6。搞前端的可以试试它的自主编程能力。
模型23:30
Poolside发布Laguna XS 2.1，33B MoE模型支持SGLangpoolside新出的Laguna XS 2.1，33B MoE专为编程智能体设计，SWE-bench 70.9%还支持Mac本地跑，值得编程党试试
LMSYS Org (SGLang)原文
NVIDIA新出的Qwen3.6-27B模型，4位量化体积小很多但精度没怎么降，SGLang直接就能用，可以去试试。
模型22:47
GenRecon：生成式先验+多视角重建，手机完成3D建模GenRecon用手机拍几张照片就能生成高精度3D模型，细节比传统方法多16%，还能直接编辑。
berryxia原文
DeepSeek 把 DSpark 开源自带进 vLLM，跑 DeepSeek-V4 实测单卡 250 token/s，比 MTP 快 12-42%，想搞投机解码的可以试试。
Qwen3.6-27B-NVFP4来了！在Blackwell上内存减半，MMLU Pro 86.3分，用vLLM就能跑，开源模型本地AI更省显存。
Genspark 把 Claude Fable 5 请回来了，编程、研究、视觉都好使，任务越难越强，快去试试。
Anthropic用户吐槽新模型链路性能狂降，从全能变废物，还烧额度，老用户都在骂。
有用户发现Fable 5回归后，同样任务被拆给Opus 4.8和Sonnet 5，消耗大量限额但效果反而不如以前，体验缩水了。
这个项目把RL训练的活物做得超逼真，毛发和声音都来自神经网络激活值，技术堆叠很酷，值得看一眼。
Fable 5 和 GPT 5.5 在物理模拟上差距明显，但价格差近三倍，看你在意效果还是成本。
Fable 5写物理动画确实牛，但钱包要厚；GLM 5.2便宜到离谱，预算有限就选它。
模型14:00
Google Research 发布 TabFM，表格数据零样本基础模型如果你厌倦了 XGBoost 调参，TabFM 不用训练直接预测，省时省力，适合表格数据任务。
模型13:58
针对表格数据的交替行列注意力架构设计专门为表格数据设计的架构，用交替行列注意力处理无序，还压缩行向量做上下文学习，比硬套LLM聪明多了。
AI Will原文
模型13:57
训练数据全用合成数据，结构因果模型生成数亿级数据集这个做法用合成数据解决工业场景真实数据稀缺的问题，数亿级数据集全靠模型生成，思路挺新颖。
AI Will原文
Anthropic 给 Fable 5 加了更严的安全过滤，编程时容易被误拦，拦了就自动切到 Opus 4.8，用之前得想好怎么绕过。
博主 omarsar0 用同一个 prompt 对比了 GLM-5.2、Fugu Ultra、Fable 5，他最喜欢 Fable 5 的生成结果，你可以看看三个模型的差异。
Notion 把 Claude Fable 5 放进来了，专治复杂多步骤任务，比之前更强的推理和智能体能力。
Cursor 里又能用 Claude Fable 5 了，它在 CursorBench 上排第一，就是有点贵，适合追求极致效果的场景。
模型07:49
GLM 5.2：开源模型实现前沿编码与智能体性能GLM 5.2 编码和智能体表现接近闭源，用 Fireworks 跑划算，适合不想花大钱又要高水平的开发者。
Fireworks AI原文
Fable 5 的 Agent Mode 刚上线，看看它能不能在智能体任务上继续领先
Anthropic的Fable 5又回Agent Arena了，上次拿过第一，这次看看它还能不能霸榜。还有新模型上了多个测试战场，快去试试。
模型05:47
GLM 5.2 登陆 Microsoft Foundry，支持 FireConnect 路由Fireworks AI 在微软 Foundry 上推出了 GLM 5.2，还支持用 FireConnect 路由到 Codex、OpenCode，搞工作流开发能快不少，试试呗。
Anthropic 在 GitHub Copilot 里放了个能自主写代码的 Claude Fable 5，适合处理长期复杂任务，试试看。
Anthropic把Claude Fable 5加了安全护栏重新上线，但代价是部分功能降级到Opus 4.8。想了解新模型具体被削了哪些能力、行业如何反应，可以看这篇。
想用 Claude 但担心安全？Anthropic 这次加了新防护，编程请求可能暂时降级到 Opus 4.8，你可以在 OpenRouter 上体验。
GitHub 和 Anthropic 让 Claude Fable 5 回归 Copilot，专攻长周期自主编码，写复杂任务更顺手。
NVIDIA把30B模型劈成两半，并行写token，速度翻倍还保质量，不是新训模型是复用预训练，挺聪明的做法。
GLM 搭配 8090 的 Software Factory 在代码迁移任务中成本砍到 1/16，虽然慢了点，但省钱效果很直观。
模型03:06
Cognition发布Agentic MapReduce文档与评估Devin团队放出了Agentic MapReduce的完整技术文档和评估，想了解智能体如何结构化处理任务可以看看。
Cognition原文
模型02:28
Recraft AI 发布两款新模型，Recraft Studio 已上线Recraft AI 今天直接发布了两款新模型，不用排队就能在 Recraft Studio 里用，快去试试。
Recraft原文
Claude Fable 5 的新版本在评测榜上闪了一下就没了，可能是马上要发布了，值得蹲一下。
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