前OpenAI研究员Karina Nguyen宣布创立时尚品牌Maison AGI，首个系列就前OpenAI研究员Karina Nguyen宣布创立时尚品牌Maison AGI，首个系列就与Ilya Sutskever合作，甚至要推出一顶以他头型为原型的帽子。她称，这可能是人类在被AI超越前，最后一次「手作」。当科学家成了灵感缪斯，研究员开始做纪念品，AI的故事，正从技术革命变成人类的自我信仰。
“很多模型在模拟器里完美运行，但一到现实就彻底失灵。” 在最新一次线上对谈中，Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出了当前机器人研究的最大痛点。
该研究首次提出了含可移动物体的 3D 场景中，基于文本的人 - 物交互生成任务，并构建了大规模数据集与创新方法框架，在多个评测指标上均取得了领先效果。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
在 LLM 领域，扩大强化学习算力规模正在成为一个关键的研究范式。但要想弄清楚 RL 的 Scaling Law 具体是什么样子，还有几个关键问题悬而未决：如何 scale？scale 什么是有价值的？RL 真的能如预期般 scale 吗？
10月18日，在离开OpenAI，联合创办Thinking Machines后，Lilian Weng在硅谷难得地参加了一场公开对话。在这场华源Hysta2025年年会的炉边对谈里，她和主持人、硅谷知名投资人Connie Chan聊了聊她自己的研究经历、研究习惯、在OpenAI的研究思考和Thinking Machines 的发展方向。
麻省理工学院最新研究预示着人类距离能够自主学习的AI又迈出了关键一步。该研究推出了一种全新的自适应大模型框架「SEAL」，让模型从「被动学习者」变为「主动进化者」。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”（deep search agents），两个实打实的工程痛点，一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考，另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折，研究者直面挑战，从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程，让复杂推理既有用又能跑得起来。
在训练多轮 LLM Agent 时（如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景），研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题：标准的强化学习方法（PPO/GRPO）在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡，导致训练曲线几乎不收敛。
杜克大学和 Adobe 最近发布的 VERA 研究，首次系统性地测量了语音模态对推理能力的影响。研究覆盖 12 个主流语音系统，使用了 2,931 道专门设计的测试题。
