Claude Code 源码被泄露了。率先发现并公开披露这一「漏洞」的，是开发者 Chaofan Shou（寿超璠）。开发者 @realsigridjin 动作极快，第一时间将泄露的源码备份至 GitHub，仓库名为 instructkr/claude-code，标注为「Claude Code Snapshot for Research」。
3 月 16 日，在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上，黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图，将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。
前几天，Google Research 在 X 平台正式发布了名为 TurboQuant 的 AI 压缩算法，24 小时内浏览量破千万。但就在刚刚，苏黎世联邦理工学院博士后高健扬在知乎发出一封公开澄清信。他是论文里被比较算法 RaBitQ 的第一作者，指出 TurboQuant 存在三处严重问题：
就在昨天，ARC-AGI-3刚把全球顶尖大模型按在地上摩擦，结果一家名不见经传的公司却给出惊天消息：他们的AI在首日就取得了36.08%的成绩！这匹黑马究竟靠什么撕开全球最难AI考试的铁幕？是真突破，还是另有玄机？
昨日凌晨，谷歌正式推出其最高质量的音频和语音模型——实时语音模型Gemini 3.1 Flash Live，并在Gemini App、Search Live以及Google AI Studio中同步开放，其中后者以预览版本向开发者提供。
今夜，整个AI圈震动了。全球最难AGI测试ARC-AGI-3一上线，就把全球顶尖AI打到集体失声，人类满分通关，最强模型Opus 4.6得分仅0.2%，还不到1%。AI这是一夜被打回「原始人」了。
养了这么久的虾，你应该能发现，skills有多重要了。
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审、图表代码等碎片数据连接成动态知识图谱。模型可直接学习引用关系、修改轨迹与审稿互动，让AI更好辅助科研写作、修订与预测，为下一代科研智能体奠定统一数据基础。
AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
