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为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
庞若鸣还有苹果论文？改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间，其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题，提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程，提升模型性能。
享年101岁！AI之父明斯基的「反对者」走了，一生都在寻找另一种AI
8月10日，AI先驱Warren Brodey逝世，享年101岁。他曾将控制论用于家庭研究，后赴MIT研究AI。他不赞同Minsky的AI路径，倡导以技术增强人类潜能，还开发「软建筑」等，对AI前景谨慎乐观。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
吴恩达来信：削减科研经费，削弱国家实力
吴恩达对美国拟削减基础研究经费表示震惊，认为会影响其竞争力。他以自身经历说明资助重要性，指出资助本国研究利好最大，还提及中国科技生态开放实现快速发展，呼吁美国坚守资助科研的模式。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。