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近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
Claw-Eval-Live提出「活的」benchmark概念，通过信号采集与任务筛选，确保评测内容紧跟企业实际痛点，而非固定不变的题库。评测不仅关注结果，还追踪执行过程，从数据调用到状态变更，全面验证Agent的真实能力。
NVIDIA Dynamo 团队发现，Claude Code 向自定义端点发送请求时，prompt 最前面会带一行 session-specific billing header。这行 header 每个 session 都变，导致 52K token 的稳定前缀在 KV cache 中无法复用——TTFT 从 168ms 飙到 912ms。Dynamo 加了一个 `
DeepMind 刚上任的 AGI 经济学总监 Alex Imas 曾担忧 AI 导致失业和需求坍缩，如今提出一个谨慎乐观判断，AI 会压低可复制劳动价格，也会推高护理、教育、医疗、服务等关系型劳动的价值。
顶级大佬Elad Gil抛出残酷真相：顶级实验室员工领先硅谷4个月，硅谷领先世界1年。你引以为傲的SOTA，在实验室里可能早已是淘汰的旧引擎。
几天内席卷 Instagram 与 TikTok，海外播放突破 5000 万；用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色，并实时互动生成个性化视频讲解，让学习像刷短视频一样停不下来，验证了 AI-native 教育产品的新形态。
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？
ICLR 2026，全球AI三大顶会之一，刚刚在巴西里约落幕。有社区研究者逐篇扒开5356篇被接收论文PDF首页、提取机构署名、清洗归一后，一张Treemap热力图炸翻了整个学术圈：中国大陆，43.7%。美国，31.9%。欧洲（含英国），5.3%。
今天，硅谷一篇长文《The next biggest moat in AI》刷屏了，作者是 Foundation Capital 合伙人、前麦肯锡咨询师 Jaya Gupta。这篇文章在 X 上 12 小时获得了130万阅读，被一群创始人和打工人同时转发，原因是它同时提供了两套视角：
北京脑回录科技有限公司（Nanoloop）宣布完成千万级种子 + 轮融资。本轮融资由南山战新投领投。此前，公司曾获得奇绩创坛种子轮投资。本轮资金将主要用于运动脑机接口核心技术迭代、Nuromova 智能运动头带工程化量产、真实运动场景脑电数据资产建设及国内外市场拓展。