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代码榜刷满分，AI科研却撞墙？140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记｜甲子光年
恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构，提出四个判断，包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近，认为窗口期只剩3 - 6个月。
OpenAI谷歌Anthropic罕见联手发研究！Ilya/Hinton/Bengio带头支持，共推CoT监测方案
OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic联合发表立场文件，提出CoT监测概念，认为是控制AI Agent核心方法。探讨其潜在机遇、局限，还提及不同公司对CoT监测的不同态度，如OpenAI乐观，Anthropic焦虑。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
跨越技术与法律的壁垒：AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准，构建含20个任务、10374个双语数据点的基准，评估17个主流模型，揭示现有模型在IP任务中局限。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
4万多名作者挤破头，CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题， 你卷对方向了吗？
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿，总结出计算机视觉热门的三大方向，即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习（视觉、语言和推理），并介绍了各方向热门原因。