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首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。
【栏目对话和访谈】Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客深度解读 AI 现状：中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线
Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客中，用 4 小时深度解读 AI 现状，涵盖中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线等热门话题，还分享了入行建议、工作文化等多方面观点。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
SpaceX：天基基础设施垄断者
传言SpaceX明年将IPO，作者认为其正把‘先发优势’转为‘物理垄断’，将成‘人类未来天基基础设施的唯一垄断者’。它有极强运力成本优势，能抢占轨道和频谱资源，变现方式或为把GPU发上天。
这大概是我见过最通俗易懂的AI发展历程科普详文了
文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
提效软件研发，AI Agent好用吗？
InfoQ直播邀请多位专家探讨AI4SE，提及前端知识库特点、Agent自学习等。专家认为AI目前多辅助人类，落地要重视“人”因素，还探讨了应用挑战、衡量维度、未来趋势等，QCon上海站将设专题。
大模型追逐星辰大海，GPT和Gemini国际天文奥赛夺金
新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试，证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型，强调需全面评估模型科研潜力。