来自中国人民大学与阿里巴巴通义实验室的研究团队提出了 IterResearch，一种全新的迭代式深度研究范式。通过马尔可夫式的工作空间重构，IterResearch 让 Agent 在仅 40K 上下文长度下完成了 2048 次工具交互且性能不衰减，在 BrowseComp 上从 3.5% 一路攀升至 42.5%。
为了松绑参数与计算量，MoE 曾被寄予厚望 。它靠着稀疏激活的专家子网络，在一定程度上实现了模型容量与计算量的解耦 。然而，近期的研究表明，这并非没有代价的免费午餐 ：稀疏模型通常具有更低的样本效率 ；随着稀疏度增大，路由负载均衡变得更加困难 ，且巨大的显存开销和通信压力导致其推理吞吐量往往远低于同等激活参数量的 dense 模型 。
不卖关子，它正是由上海科学智能研究院（上智院）联合复旦大学最新发布的超级科研合伙人——大圣。是一个系统级的、面向科学探索的高能动性智能体，致力于持续推动科研范式变革。
MMLab@NTU联合中山大学的最新研究，给出了一份从入门到精通的终极“菜谱”——VLANeXt。这项研究没有简单提出一个新模型了事，而是系统性地从12个关键维度，深度剖析了VLA的设计空间。从基础组件到感知要素，再到动作建模的额外视角，每一步都有扎实的实验支撑。
近日， Anthropic 和斯坦福研究者 Neil Rathi 与这位传奇研究者联合发布了一篇新论文，并得到了一些相当惊人的新发现。在这项研究中，他们挑战了当前大模型安全领域的一个核心假设。长期以来，业界普遍认为要在模型发布后通过 RLHF 或微调来限制其危险行为。但 Neil Rathi 和 Alec Radford 提出了一种更本质的解法：
Google DeepMind最新AI智能体Aletheia在FirstProof挑战赛中，独立攻克了6道世界级数学难题，实现了从竞赛水平到PhD科研级的质变。人类数学研究的「手工时代」或许正步入倒计时。
本篇文章被 ICRA 2026 接收并获得 IROS 2025 双料 Workshop 最佳论文，第一作者张子哲(site: zizhe.io)是宾夕法尼亚大学机器人学硕士生，同时在 GRASP 实验室担任科研助理，导师为 Nadia Figueroa 教授，研究兴趣涵盖机器学习，安全控制以及人机交互。
Perplexity发推表示，推出新产品Perplexity Computer，一个基于浏览器的、全能型通用数字员工。按照官方的说法，它能推理、委派、搜索、构建、记忆、编码、交付，部署项目、设计文件、研究课题、管理工作流程……
最近，专注于量化AI主观决策的基准测试工作室Amplifying.ai，针对Claude Code的工具选择倾向开展了一项系统性研究。研究覆盖3款模型、4种项目类型及20个工具类别，累计分析了2430次工具选择行为。
传统AI模型在稀疏奖励环境中，往往会找不到激励难以学会层次化思考。如今，谷歌团队通过引入元控制器操控模型内部残差流，让智能体学会了「跳跃式思考」。该研究揭示了大模型内部可自发形成了类似人脑的层次化决策机制，为AI在需要多步的复杂任务提供了全新的训练范式。
