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Insilico Medicine、Liquid AI、巴克衰老研究所等机构在Cell发表论文，推出面向衰老研究的AI工具链LongevityBench、Longevity-LLMs和Longevity Claw，其中参数量仅9B的专用模型L-Qwen3.5-9B在综合排名中超越Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.6。
"AI 不会替代人类，反而会承接大量低价值工作，让人类有时间去做一些创造性工作。"
众所周知，现在的大模型基本每隔 35 天左右就会换一轮。
谷歌Antigravity团队公布Teamwork多智能体编排框架成果，轻量级Gemini 3.7 Flash复现了Gemini 3.1 Pro解出的3道博士级数学难题，并从零构建RISC-V CPU模拟器、改进Eigen和ParlayHash开源库代码，证明小模型通过制度化博弈编排也能完成顶尖科研与工程任务。
视频是描述物理世界的重要数据形态，更是人类与物理世界交互的重要载体，视频理解大模型是让 AI 从数字世界走向物理世界最基础、最原生的组成部分。
针对这一挑战，腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT（Progressive Latent Visual Thought） 的全新框架。它的核心思想是：别急着下结论，先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」（Locate → Focus → Isolate） 的因果链，逐步收紧视觉注意力，最终精准锁定目标。
大语言模型在代码生成上的能力不断增强，但在复杂算法题，尤其是竞赛编程场景中，仍然容易因为算法选择错误、边界条件遗漏、复杂度判断失误或隐藏测试覆盖不足而失败。Solvita是一款面向竞赛编程的智能体框架，通过四个角色（Planner、Solver、Oracle、Hacker）形成闭环系统，并利用可训练的图结构知识网络积累经验。
Fable 5再次被越狱了！这已经是该模型第二次防线失守。黑客Vitto Rivabella，公开宣布：Fable 5，又被攻破了。要知道，Claude Fable 5恢复访问时，Anthropic特意强调：上次Fable 5被禁就是因为亚马逊的研究人员发现了一种绕过Fable 5安全防护的方法。
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
继 Step 3.5 Flash 后，阶跃星辰最近又推出新一代高效率 Flash 开源模型 ——Step 3.7 Flash。该模型最大特点就是多（模）、快（速）、好（用）、省（钱）。总参数 196B，采用稀疏 MoE 架构，推理激活参数仅 11B，配备 1.88B ViT 视觉编码器，推理速度最高 400 TPS，支持 256K 上下文。