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微软 Agentic 组织：下一代 AI 系统
微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
大突破！实验证明，RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。
具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
Kimi团队深夜潜入Reddit开了场AMA，他们都聊了些什么？（据说代号4494就是杨植麟本人）
今日凌晨，Kimi团队在Reddit社区开展AMA交流，解答大家疑问。期间回应Claude蒸馏争议，探讨编程写作侧重、小参数模型需求、缩放定律等问题。K2.5表现出色，K3值得期待。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。
挤不动的世界机器人大会上，自变量秀出了真·通用具身智能
2025世界机器人大会上，自变量机器人展示多项成果。通用轮式双臂机器人“小量”“小白”能完成制作香囊、家务整理等任务；“量子2号”仿人形机器人动作精准自然；其具身智能基座模型WALL - A有强大泛化性。
从过拟合到通用！ViMoGen开启3D人体动作生成新纪元
随着AIGC爆发，3D人体动作生成领域滞后，现有模型泛化能力有瓶颈。南洋理工大学等机构研究人员提出ViMoGen，从数据、模型、评估三方面重新定义通用动作生成路径，还能赋能具身智能。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。