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不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
CVPR 2026｜AI开始会拍电影了：一分钟十镜头，全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，建立跨镜头记忆机制，设计关键模块，实验表现好，为视频生成打开新可能。
Agent失忆怎么办，Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败，Anthropic用Opus 4.5实验发现，问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试，拆分流程，严格规范，提升测试覆盖率。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
哈佛物理教授疯了：我让AI写论文，结果两周干完博士一年工作！已发顶刊
哈佛物理学教授Matthew Schwartz指导Claude 4.5，两周产出顶刊级量子场论论文，人类博士生则需一两年。实验中AI展现能力也暴露问题，教授总结其优缺点及应对心法，还探讨人类科研人员未来。
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
代码Agent的苦涩教训！首次拆解上下文检索，直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体，揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务，由专家标注「黄金上下文」，用多指标评估。研究显示，复杂架构未必效果好，模型重召回轻精确等。