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Agent不会搞科研？人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病，抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务，但大多难以自主科研，易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包，借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索，多方面表现出色，荣登Huggingface日榜第一。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了！最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控，存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源，提出BAM模型及Plan - and - Budget框架，实验显示其能提升准确率与效率，转向‘推理价值’范式。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
又一个Kimi K3下周开源！Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型，2.4万亿参数，下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色，能连续自主工作数天，在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
从美国能源部“创世纪计划”看 AI for Science：走向更完整的科学闭环与科研组织方式重构
近日，美国能源部公布“创世纪计划”首批入选资助谈判项目名单，反映AI for Science深刻演变，从理论探索走向实际应用，科研组织方式也在重构。本文从多维度拆解名单背后的战略布局与演进趋势。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
美团杀入视频生成模型赛道，LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型，效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型，有136亿参数量，多任务表现出色。它核心亮点多，还建立了数据处理流水线，采用特殊架构和训练方法，提升了生成效率，性能媲美顶尖模型。
GPT-5.4一周狂赚10亿美元ARR！一句嗨烧掉80刀，效率却飙升32倍
OpenAI总裁披露，GPT - 5.4上线一周，每天处理约5万亿token，带来10亿美元年化净新增收入。它成本和token消耗量高，但效率提升32倍。作为“大一统”模型，它智能水平出色，原生支持电脑操作。