来自上海科学智能研究院（上智院）、北京大学、复旦大学的联合团队，提出了一套名为PackingStar的强化学习系统，一口气刷新了25-31连续7个维度的世界纪录。
2月7日，中文医疗大模型评测平台MedBench公布最新多模态大模型评测榜单，数坤科技的数坤坤多模态医学大模型V3以63.6分拿下第一。在榜单中，V3的表现超过微医、云知声旗下医疗行业大模型，以及OpenAI、谷歌、阿里千问旗下通用大模型。
清华大学团队推出的Dolphin模型突破了「高性能必高能耗」的瓶颈：仅用6M参数（较主流模型减半），通过离散化视觉编码和物理启发的热扩散注意力机制，实现单次推理即可精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为智能助听器、手机等端侧设备部署高清语音分离开辟新路。
但考虑到在代码领域，如何做好记忆与检索，相比其他场景又有所不同，因此，基于 memsearch CLI ，我们同时也为Claude Code 做了个永久记忆的 plugin——memsearch ccplugin（可适用所有AI coding软件）。
针对这一问题，中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室的吴晓雨教授团队于 ICLR 2026 发表论文《Language-guided Open-world Video Anomaly Detection under Weak Supervision》，直面 VAD 领域的核心问题 —— 什么是异常？
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
当我们解一道复杂的数学题或观察一幅抽象图案时，大脑往往需要反复思考、逐步推演。然而，当前主流的深度学习模型却走的是「一次通过」的路线——输入数据，经过固定层数的网络，直接输出答案。
在 AI 编程领域，大家似乎正处于一个认知错觉的顶点：随着 Coding Agents 独立完成任务的难度和范围逐渐增加，Coding 领域的 AGI 似乎就可以实现？
这不是科幻片，而是 2026 年 2 月刚刚发生的现实。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
