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GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5
OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。
Node.js 拟内置虚拟文件系统，AI 生成代码引争议
Node.js 技术指导委员会成员 Matteo Collina 提议在 Node.js 核心新增 `node:vfs` 模块引入原生级虚拟文件系统，引发关注。功能可解决常见工作流程难题，已获部分开发者支持，但因用 AI 开发引争议。
宇宙尺度压缩：Scaling Law的边界，柏拉图表征收敛于物质和信息交汇，解决P与NP问题，Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习，提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义，探讨Scaling Law边界，还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架，让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架，解决3D内容创作难题，已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段，保证部件独立又能完美组合，质量和效率超现有方法，应用潜力大。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。