近日，北京大学朱毅鑫教授课题组、北京大学毕彦超教授课题组和山西医科大学第一医院王效春团队通过结合 AI 模型和大脑损伤患者的数据，发现语言其实是一副无形的智能眼镜，时刻在悄悄修饰着我们看到的世界。我们可能以为视觉就是眼睛看到什么就是什么，但是这项成果说明了视觉从来都不是孤立的。事实上，当我们在看图片的时候，其实不只是在看，而是在进行被语言调制过的看。
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
在长期以来的 AI 研究版图中，具身智能虽然在机器人操作、自动化系统与现实应用中至关重要，却常被视为「系统工程驱动」的研究方向，鲜少被认为能够在 AI 核心建模范式上产生决定性影响。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，有望攻克这一问题。 它以视启未来的万物检测模型DINO-X与光影焕像的万物3D生成模型Triverse为基础，实现了从任意开放世界图像（室内/室外/合成图等）到带Mesh的3D场景的完整重建。
中国铁电材料研究获重大突破，为下一代人工智能器件奠定了全新物理基础！中科院物理研究所的最新成果，揭开了萤石结构氧化锆中原子级“一维带电畴壁”的神秘面纱，论文登上了最新一期Science。
如果没有PhD，是不是就和前沿AI研究没关系了？至少在Noam Brown看来，未必。这位OpenAI 研究员、o1的核心贡献者，刚刚分享了一串“非典型研究员”的经历。
还记得三个月前，来自三星的一位研究员的独作论文发布即爆火，颠覆了递归推理模型架构，让一个仅包含 700 万个参数的网络，性能比肩甚至超越 o3-mini 和 Gemini 2.5 Pro 等尖端语言模型，震惊了大量业内研究人士。
复盘一下我vibe coding 一周，开发 WorkAny 的过程，很有意思。 1. 上周三在香港办卡，临时起意想做个桌面 Agent 项目，对标 cowork，晚上回到广州开始写代码 2. 初期目标是快速发布，没时间去研究哪个 Agent 框架好用了，看很多人在用 claude agent sdk，先用这个吧
上海交通大学、波恩大学等院校的研究团队全面总结了当前机器人技术中常用的场景表示方法。这些方法包括传统的点云、体素栅格、符号距离函数以及场景图等传统几何表示方式，同时也涵盖了最新的神经网络表示技术，如神经辐射场、3D 高斯散布模型以及新兴的 3D 基础模型。
