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AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
硬核「吵」了30分钟：这场大模型圆桌，把AI行业的分歧说透了
在WAIC 2025大模型论坛的“模型之问”圆桌中，多位行业大佬围绕大模型展开辩论，话题涉及训练范式、模型架构、数据、开闭源等核心问题，不同观点碰撞，深入探讨大模型技术演进与发展之路。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
继AlphaFold之后，DeepMind再放“大招”：AlphaGenome直击疾病根源
谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome，可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响，已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果，有四大优势，在多领域有研究潜力，但也存在局限。
复读一年，AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分！AI 数学能力发生了什么？
今年媒体让AI做高考数学题，Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年，AI数学能力指数级增长，这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题，未来高考数学或难区分模型能力。
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。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。