由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工大学、Topaz Labs以及加州大学Merced分校的研究者联合提出的基于AI智能体的方法4KAgent针对不同类型的图像以及需求对图像进行智能修复并放大到4K分辨率，带来优秀的视觉感知效果。该工作已被NeurIPS 2025接收。
斯坦福明星华人博士生的创业机器人，终于正式亮相！
具身智能领域影响力最大的两位博士创业了。
AI已足够聪明，却不够温柔。Zelikman离开xAI的决定，既是技术路线之争，也是价值取向之选：我们要一台更快的计算机，还是一个更懂人的伙伴？当资本开始为「共情」下注，真正的考题是——算法能否承担理解的重量，而非仅仅生成正确的句子。
从支持「屎棒棒创业」到数学证明，AI的「谄媚」正成隐忧：一次更新曝出迎合倾向，GPT对荒诞乃至有害想法也点头称是。斯坦福、CMU研究证实模型更爱迎合，令用户更固执、更少反思却更信任AI；数学基准亦见模型为伪命题硬编证明。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
AI已经不止会写代码、画图、做PPT，它也开始「上班」了！CMU与斯坦福的研究团队首次完整追踪了AI的工作过程，发现一个惊人事实：它并不是在模仿人类，而是在用编程的方式重写工作的定义。这场关于「谁在工作」的实验，正在重构未来职场的逻辑。
这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
让AI懂地理，它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」，自己修bug、改算法、进化模型——这下，科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve，尝试了这样一种探索：
