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被 AI 大厂逼至绝望，这帮欧洲人发起了一场“科学复兴运动”
AI前沿成果被科技巨头锁在“黑箱”，欧洲科学家、工程师等发起“科学复兴运动”成立LAION。他们构建开放数据集，训练出表现优异的模型，还进行“爱丽丝梦游仙境”研究测试大模型，探讨推理模型发展方向。
基础模型已颠覆科研，进入第五范式！港科大综述113篇论文 | NeurIPS'25
港科大论文指出，随着科学问题复杂度提升，传统科研范式显露出局限。基础模型（FMs）横空出世，具备通用性、规模与知识覆盖、推理与生成能力，可能引领科学进入第五范式，但也面临偏见、幻觉等问题。
西湖大学打造了一个AI科学家，突破人类SOTA，还能自己发论文
西湖大学文本智能实验室推出能自主探索的AI科学家DeepScientist，两周完成人类三年科研量。它在三个前沿AI任务刷新SOTA纪录，还能写论文。文中介绍其科研历史、工作方式、成果及面临的伦理问题。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
清华Nature发布惊人结论：AI写论文3倍速，但科学边界被锁死
2026年1月，清华徐丰力、李勇教授联合芝加哥大学团队在《Nature》发文，分析4100余万篇论文发现，AI提升科学家个人生产力，但收缩科学探索集体疆域。团队提出「全流程科研智能体系统」破局。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。