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CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法，思考Token减少但性能提升，不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究，该架构适合数学编程任务，Astra实力获验证，GPT - 6或即将发布。
数学的上帝粒子！一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出，仅用一个叫EML的二元运算符加常数1，就能推导科学计算器上所有基本函数，还可能为机器学习符号回归提供新思路。
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。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
Claude Opus 4.1火速发布！坐稳编程之王，官方：马上还有大更新
Claude Opus 4.1正式发布，编程性能超Claude Opus 4及竞品，拿下SOTA。在Agent任务和推理方面升级，定价不变。官方将在几周内大规模改进。Anthropic借客户背书，暗秀关系，文风受开发者喜爱。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
榨干Codex！OpenAI工程师亲授Codex真正用法
OpenAI客户支持工程师Jason称，Codex不只是编程助手，而是完整电脑工作系统。通过持久对话流留存记忆、语音输入精准表达、自动化接管任务等，能让机器高效完成各类工作，人还可随时干预。