文章介绍了AI技术栈中的三大核心技术：MCP(模型上下文协议)、Agent(智能体)和Skills(技能包)。MCP作为连接层解决标准化连接问题，Agent作为控制与执行层负责决策和任务规划，Skills作为应用层封装领域知识。国内科技巨头纷纷布局MCP生态，推动AI从单一模型向复杂系统转型，实现从"知"到"行"的完整智能链条。

复旦大学等机构推出首个全模态未来预测评测基准FutureOmni，包含919个视频和1034个问答对。评估显示当前最佳模型准确率仅64.8%，开源模型表现更差。研究提出OFF训练策略显著提升预测能力，首次系统评估了多模态大模型从音频-视觉线索预测未来的能力，填补了前瞻性预测评估的空白。

百度文心一言科大讯飞星火华为云盘古阿里云通义智谱AI。

本文全面介绍大语言模型(LLM)基础概念、涌现能力和泛化能力，详细讲解Prompt工程编写技巧，解释AI Agent如何通过规划、记忆和工具扩展大模型能力，以及RAG技术如何减少模型幻觉并提供最新知识。文章强调，在AI时代，程序员掌握这些核心技术，才能有效利用大模型提升开发效率。

文章对比了8款热门大模型（包括ChatGPT、Claude等国际三巨头和DeepSeek、Kimi等国产五虎），从逻辑推理、长文本处理、代码能力等维度进行评测。针对不同需求提供选型建议：写代码选DeepSeek，读论文选Kimi，写文章推荐通义千问/Kimi，数据分析选智谱清言，综合办公推荐通义千问/DeepSeek组合。强调AI模型更新快，建议根据实际需求选择合适工具，提高工作效率。

本文详细分析了2026年初10大主流大模型的综合能力排名，包括Claude 4.5 Opus、GPT-5.2、Gemini 3 Pro等闭源模型及DeepSeek V3.2、Llama 3.1等开源模型的核心优势与最佳应用场景。针对法律、创意、学术、编程等不同场景提供了选型速查表，并从任务类型、语言需求、上下文长度等维度给出选型建议，为开发者提供全面的大模型选型参考。

AAAI 2026会议公布5篇杰出论文，其中3篇由华人团队主导。ReconVLA提出重建式视觉-语言-动作模型，解决机器人视觉注意力分散问题；LLM2CLIP将大语言模型嵌入CLIP，显著提升多模态表示能力；其他研究涉及描述逻辑概念、动力系统因果发现和超图神经网络。这些研究展现了AI前沿技术的创新应用，对大模型开发者和研究者具有重要参考价值。

AAAI 2026会议公布5篇杰出论文，其中3篇由华人团队主导。ReconVLA提出重建式视觉-语言-动作模型，解决机器人视觉注意力分散问题；LLM2CLIP将大语言模型嵌入CLIP，显著提升多模态表示能力；其他研究涉及描述逻辑概念、动力系统因果发现和超图神经网络。这些研究展现了AI前沿技术的创新应用，对大模型开发者和研究者具有重要参考价值。

苹果正在研发AI驱动的可穿戴Pin设备，预计2027年面世。这一领域已有前车之鉴，如Humane的AI Pin因技术不成熟、价格昂贵等问题失败。同时，OpenAI也计划在2026年推出AI硬件设备。AI硬件被视为大模型下半场的重要战场，苹果与OpenAI的竞争或将推动2026年成为AI硬件爆发元年，为开发者带来新机遇。

苹果正在研发AI驱动的可穿戴Pin设备，预计2027年面世。这一领域已有前车之鉴，如Humane的AI Pin因技术不成熟、价格昂贵等问题失败。同时，OpenAI也计划在2026年推出AI硬件设备。AI硬件被视为大模型下半场的重要战场，苹果与OpenAI的竞争或将推动2026年成为AI硬件爆发元年，为开发者带来新机遇。