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阿里巴巴Accio团队、复旦大学和上海创新研究院提出Neos，通过数据构造、过程信用分配和MEI协同进化训练轻量多模态搜索模型，Neos-35B十项基准均分64.7，逼近Gemini-3.1-Pro的67.1分，Neos-9B平均工具调用减少约32%。
南开大学联合中关村学院团队提出AI4AI综述，指出研究自动化不等于研究决策自动化，并以搜索方向、搜索空间和评价信号三项决策构建L0–L3控制来源框架，区分AI在研究中的自主程度。
中国科学院自动化研究所、美团等机构推出LLM Agent递归自我改进综述，以Prompt、Memory、Skill和Harness四条主线及When、Where、How三问、七步生命周期，梳理Agent将交互经验转化为可验证、复用且持续维护的改进机制。
OpenAI已解散独立机器人研究团队并将人员并入核心研究和Applied部门，称并非退出机器人领域，而是因GPT-6 Astra等通用模型可直接执行机器人任务，推动机器人研发与基础模型更紧密结合。
斯坦福研究团队让GPT-6 Astra直接修改π₀.₅机器人策略的65行词嵌入，将765条留出指令的整体成功率从86.3%提升至92.0%，但仍有4个回合退化且结果仅限仿真。
我们的时间表提前了！
在机器人操作研究中，视觉语言动作模型（Vision-Language-Action，VLA）与世界动作模型（World Action Model，WAM）为机器人提供了不同的动作生成路径。但当任务从一次抓放延伸到连续搭建与双臂协同，决定成败的就不只是眼前这个动作能否完成，还包括此前建立的条件能否一直支撑后续执行。
昨天，Anthropic 正式发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2。除了惊人的编程、科学研究和机器人操作能力，Claude 的生视频能力也值得单独唠唠。
4周时间，650万行证明，困扰软件安全研究者多年的难题终于破解，还得靠AI啊。
今天凌晨，Anthropic 一口气发布两款顶级模型 Claude Fable 5.2 和 Mythos 5.2。新模型在科学研究方面展示了多项成果，包括通过约 1000 个 AI 智能体协作，仅用 30 小时完成费马大定理证明的形式化。