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刚刚，DeepSeek陈德里与两个AI，合写了一篇论文
DeepSeek研究员陈德里与DeepSeek-V4-Pro、GPT - Image2合写论文《From Copilots to Colleagues: A Survey of Autonomous Research Agents》。文章是兴趣驱动的尝试，分析自主科研智能体，提出自主等级分类、架构模式分析及未解难题。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人：百万 token 只是在贴胶带，AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展，认为当前范式是最终架构一部分，但持续学习等问题待解决，预计2030年左右实现AGI，还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容，并给创业者建议。
全网破防，AI「手指难题」翻车逼疯人类！6根手指，暴露Transformer致命缺陷
最近网友被AI「手指难题」逼疯，给AI六指手，它始终无法数对。GPT - 5.2、Nano Banana Pro等均翻车。此问题揭露当前模型思考机械、割裂等缺陷，也凸显Transformer架构弱点。
清华紧逼谷歌，AI顶会NeurIPS论文数第二！中国占半壁江山
NeurIPS 2025呈现前所未有的撕裂感，清华大学以微弱差距逼近谷歌。中国AI完成从数量堆叠到底层架构创新的「质变」，阿里千问团队获最佳论文奖，中国学者因签证问题有了墨西哥城卫星会场。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
我国科研团队，突破了存算一体技术瓶颈
AI浪潮倒逼半导体产业创新，存算一体技术应运而生。但该技术应用存在问题，排序难题制约其发展。北大团队国际首次实现基于存算一体技术的高效排序硬件架构，成果发表在《自然∙电子》。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。