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BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
1052篇文献！上海AI Lab发布科学LLM综述：从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导，25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集，提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等，指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
Computer Use：莫拉维克悖论
2025年AI在数学证明等“高阶智能”任务表现佳，在“像人类一样使用电脑”任务却受挫，再现莫拉维克悖论。文章分析计算机使用智能体是实现AGI机会与挑战，指出发展难题、探讨RL作用并给出研究方向。
万字总结：如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」？｜GAIR Live
在具身智能崛起时，灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中，嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流，探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
专访酷哇杨学：世界模型的下半场，是把一次成功变成长期服务｜甲子光年
在2026世界人工智能大会上，具身智能行业关注点从机器人能动转向能否进入真实场景干活。酷哇科技宣布杨学出任首席科学家，共建通用具身智能联合实验室。杨学认为行业应从证明技术转向证明实用，解决机器人在真实场景的长期稳定运营问题。
Vercel 开源 Open Agents，支持后台运行 AI 编码工作流
Vercel 开源 Open Agents，支持创建和运行后台编码智能体，提供全栈解决方案。它采用三层架构，核心是智能体与沙箱解耦，支持多步执行等功能，定位为参考实现，引发不同反响。
苦研10年无果，千万经费打水漂！AI黑箱依然无解，谷歌撕破脸
ChatGPT「舔狗化」暴露AI缺乏可解释性，谷歌和Anthropic就「机制可解释性」产生争论。谷歌DeepMind不再将其作研究重点，Anthropic则主张重视。十多年研究成果有限，或应采取「自上而下」研究方式。
刚刚，Anthropic 成立了个 AI精神病学团队，正在招人
Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队，作为可解释性研究一部分，将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家，不过此举措也引发争议。
Claude深夜更新！DeepResearch+MCP入侵你的私人数据，威力很大！
Anthropic宣布Claude的「Integrations」集成功能和「Advanced Research」高级研究能力两项更新，改变人与AI交互方式。集成功能可连接多种应用，高级研究能力增强了搜索研究能力，这些更新标志着AI助手向工作伙伴转变。