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人类造工具200万年，工具开始研究工具！97年天才少年带队，把“AI寻找研究方向”做成了现实

2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。

世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。

现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。

面对对抗攻击，现有防御方法多为‘被动防守’，遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD，通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化，实验效果佳。

斯坦福大学团队在Nature发表研究，测试15个大模型，发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低，对语言线索依赖高，在高风险领域应用令人担忧。

腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。

5月11日，清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B，性能超阿里、谷歌等同级对手，效率翻倍，还实现两项架构创新，适配主流开源生态，降低开发门槛。

清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。

Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。

微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。