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会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
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。
你敢信？GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体（CUA）在「OSWorld」基准测试的记录，性能达69.9%，接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展，还精简框架、引入原生代码智能体，已开源并发布论文。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化（TTE）框架，推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题，提升多学科推理准确率，赋予AI跨学科迁移能力。
还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent，灵活高性能，验证性能出色，开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点，适用于不同用户群体，涵盖研究、开发等场景，还介绍核心概念，附项目地址。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
永别了，人类冠军！AI横扫天文奥赛，GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM，发现它们大多达金牌水平，但在几何、时空推理等方面有困难。