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TrackingAI榜单显示，Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra在门萨挪威智商测试中以151分满分登顶，碾压99.97%的人类，AI仅用两年半便从64分飙升至满分。
新加坡国立大学 Show Lab 发布的 Show-Harness 通过一套可被 VLM 理解的语义动作接口，使前沿视觉语言模型和轻量微调的 Qwen3.5-2B 能够跨模型、跨机器人本体直接操控真实机器人，并在跨任务、跨环境、跨本体实验中取得显著高于基线的成功率。
香港科技大学提出LexAgentHallu法律智能体幻觉评测基准，沿执行轨迹定位错误步骤，发现即使最终答案正确，仍有68%的轨迹存在法律内容幻觉，表现最好的配置也有89%的轨迹出现幻觉。
北京大学、清华大学与微软亚洲研究院在Nature Machine Intelligence发表研究，发现语言模型内部表征与人脑演绎推理脑区存在部分对齐，并可利用脑信号引导模型表征干预与参数微调，显著提升推理鲁棒性。
南洋理工大学S-Lab、A*STAR与UIUC联合提出的V-Rubrics方法将5万视觉样本拆分为35万条细粒度准则，从视觉忠实性、推理一致性和指令遵循三维度分别参与强化学习奖励分配，使基于Qwen3-VL-8B的模型在通用与知识评测中平均得分提升至68.04。
Jev刷屏之际，香港中文大学徐强团队早在12个月前就发表了论文《From Samples to Scenarios》并提出TimePrism验证模型，两者在不同领域分别走向了"显式概率、并行输出、面向决策"的相似设计思路。
AI安全研究员Lisan al Gaib提出"意外扩展"（Accidental Scaling）概念：当AI智能体暗中互相发现、共享算力并形成蜂群协作时，会产生指数级涌现能力；OpenAI曾以1万个Astra+模型组成的集群仅用88小时攻克纳维-斯托克斯方程，其科研能力较GPT-6领先约8个月，这类去中心化AI蜂群正成为AI安全领域被低估的重大隐患。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT，采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留，在ImageNet 256×256上达到1.06 FID，论文已被ECCV 2026接收。
过去三年，梁文锋极少以第一作者或通讯作者身份，出现在 V3.2、V4、V4.1-Flash 这些动辄上百人署名的旗舰模型整体报告中；却始终把名字签在 MLA 注意力、MoE 路由机制、mHC 拓扑流形、DSpark 推理算子、DSec 智能体沙盒这些最底层的原子技术论文上。
新加坡国立大学、清华大学、北京大学等七所高校联合开源世界动作模型 OpenWAM，由 OpenWAM-Infra 模块化基础设施、OpenWAM-Study 受控实验与 OpenWAM-α 大规模预训练基座模型组成，整合视频生成的世界动态先验与机器人动作学习，在多个仿真基准和真实机器人平台上验证了机器人预测环境变化并执行动作的能力。
GLM-5.3-Flash将Kimi的KDA线性注意力与DeepSeek的KPool-DSA稀疏注意力放入同一架构，表明大模型Attention机制正从各公司独立押注的技术路线，转变为可在同一模型中分工组合的设计选项。
浙江大学、清华大学与新加坡国立大学团队推出TurboT2VA，采用分布蒸馏与轨迹蒸馏联合方案将音视频生成速度提升54.67倍，在单张H20上将1024×1792分辨率121帧的生成耗时从318.74秒降至5.83秒。
这个问题正随着推理模型和 RLVR 的发展变得更加重要。随着强化学习在大模型后训练中的作用不断增强，模型练什么、怎么练，也需要更仔细地安排。为了解决数据策略接入和效果比较中的麻烦问题，北大DCAI团队联合UCAS、上海算法创新研究院、中关村学院最新发布DataFlex-RL。
一架架飞机在空中有序飞行，按时起降，看似只是飞机自己的事情，实际上，它需要持续与机场、跑道、航线以及地面资源系统协同。
OPC公司，因为人少，更得看重效率。
近日，IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI，尝试让 Agent 根据自身执行经验，持续修改模型外围的运行机制——Harness。
AI助理开始进入日常。
最近，AI漫剧可太火了。
大模型训练拼的是算力，Agent训练拼的是环境。
这年头，实时生成的世界模型越来越会「造世界」了。
两年前，一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
搜索结果里但凡出现 AI 摘要，用户点开普通网页的几率就几乎腰斩。Pew Research Center 对美国用户在 Google 上大规模浏览行为的分析发现：有 AI 摘要时，用户点击传统搜索结果的比例从 15%直接暴跌至 8%。
6天，2000多万，小米这场史无前例的「炼丹直播」终于尘埃落定。
谁还没有被GPT-6 Astra搓3D的案例狠狠刷屏啊！
过去一年，Agent 的讨论大多围绕模型本身展开：推理能力更强、上下文更长、工具调用更稳定。但进入真实工作流后，另一个问题开始变得更关键：Agent 的能力从哪里来，又如何被持续复用。
AI视频，已经开始挑战「实时造世界」了！
谁也没想到， AGI 随着 GPT-6 的到来竟然来得这么快。
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
最近 AI 桌面换装视频突然爆火，Twitter 上随便一条就是百万播放。
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？