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Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
谷歌开源新Deep Research范式，教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research，它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观，谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧，在多任务上超OpenAI，已可试用。
一手奶瓶一手键盘！新手宝妈产假氛围编程，自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景，靠Cursor等工具学习。AI迭代快，她意识到要跟上，产假成自我进化契机，提醒大家学习才能不被时代抛下。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
刚刚！UCLA杨林团队证明：仅凭提示词，Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文，阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线，用双提示词系统迭代，还规避数据污染问题。
仅用提示词工程摘下IMO金牌！清华校友强强联手新发现，学术界不靠砸钱也能比肩大厂
清华校友杨林和黄溢辰，仅用提示词设计和自我迭代验证流程，让基础模型Gemini 2.5 Pro达到IMO金牌水平。他们设计的流程分六个步骤，用差异化提示词，最终为5道题生成严谨解答。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
Anthropic用GAN思路解决AI产出质量问题
Anthropic工程师发现AI会自我欺骗，无法准确评价自己工作。他们借鉴GAN思路，让Generator生成、Evaluator验收。校准Evaluator使其严格，还为前端设计定审美标准，实验证明挑刺搭档能提升AI产出质量。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
告别AI胡说八道，Meta新方法CoVe准确率飙升 28%
大模型‘幻觉’问题一直是‘严肃使用场景’的难题。Meta AI团队提出CoVe新方法，让大模型学会‘自我反省’。该方法通过四步走实现自我纠错，能大幅降低幻觉率，还具备三大优势。