搜索
OpenAI 的 GPT-6 Astra 在有界素数间隔问题上将上界从 246 推进至 186，并完成 Lean 形式化验证，显示 AI 正从数学解题工具走向研究伙伴。
研究发现SubAgent等上下文重建机制会将工具层的恶意指令提权为用户消息或系统指令，导致Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code、Kimi和OpenCode六款AI编码框架在13类攻击上全部沦陷，连自动权限审核（Auto PR）也被绕过。
苹果研究团队提出 Internalized Visual Thinking（IVT）后训练框架，通过在训练阶段联合学习文本答案与未来帧隐空间表征、在推理阶段完全移除未来视觉预测过程，使模型在主动视频推理任务上相比 Visual CoT 获得超过 5 倍的推理加速，且在六项评测设置中均优于 Answer-Only SFT。
微软与UIUC合作研究StudentSim框架，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器，具备behavioral fidelity和guidance responsiveness两项能力，在国际象棋等三个领域验证其优于现有基线，并可作为AI教师强化学习的高通量奖励信号。
前腾讯AI Lab可信AI负责人吴秉哲的创业项目Knevo（思演智能助手）目前处于内测阶段，聚焦金融方向的AI决策，整合流式推理、工具调用、长期记忆与断线恢复等模块，并提出"千人千面+自净化"的Agent建设逻辑。
如果你觉得 AI agent 离帮你订机票、填报销单、投简历只有一步之遥，那 MMLU-Pro 的作者联合滑铁卢大学 TIGER Lab，UBC NAIL Group 和 UniPat AI，CMU 等机构刚刚放出的这项研究，可能会让你冷静下来。
给一个大模型漏洞描述和代码仓库，它能否像安全研究人员一样，读代码、找入口、调用工具、构造输入，并反复验证自己的判断？
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
如果说大语言模型拉开了本轮人工智能革命的序幕，那么今天人机交互的瓶颈，早已不再是模型的智商，而是人类接收信息的生理带宽。
Salesforce AI与UIUC研究人员提出Strong-to-Weak Scaffolding方法，让强模型（Builder AI）为弱模型GPT-5.4-mini自动设计外部Harness工作框架，无需修改参数即可将其在心智理论任务上的平均准确率从0.488提升至最佳0.912，揭示AI4AI的核心机制是将认知结构而非知识从强模型迁移至弱模型。