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多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
人类击败OpenAI守住编程冠军！10小时激战两次反超，AI最后关头功亏一篑
在AtCoder世界巡回总决赛编程赛中，OpenAI的OpenAI - AHC前期领先，后半程失误，人类选手Psycho两次反超夺冠。Psycho曾在OpenAI训练AI战胜人类，此次挑战老东家获胜。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
模型合体！上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging，拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练，像“神经元手术刀”，不牺牲专业能力还提升安全性，论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
The Batch：826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模，会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层，可高效存储提取信息，提升计算效率，测试显示其能提升模型输出质量。
AI视觉创作总差点意思？中科大等综述500+篇文献，系统分析生成一致性
中国科学技术大学等多机构研究者发表综述，梳理超500篇论文，揭示扩散模型视觉内容合成“一致性危机”，介绍三类一致性关系、加强位置、评估问题，指出未来模型需具备冲突感知等能力。
当 Agent 成为新的核心云用户：阿里云重新定义“用云范式”
Agent 进入企业速度超预期，调用云资源使云平台需改变。阿里云发布云 Skills 门户，将云能力 Agent 化，通过三层体系处理不确定性，引入 SDD 规范调云链路，还强调开放标准的重要性。
存量代码库难适配、人机边界模糊？百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理，剖析Coding Agent企业级落地三大挑战，分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践，揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
拒绝「盲修」：JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力？
现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈，易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生，它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术，结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练，在修图上表现出色，意义超图像编辑。
中科院首提「AI哲学」，万字解读：为自身立命，为AI立心
中科院吴怀宇教授首次系统性提出「AI哲学」体系，以「感智境行」为核心架构，探讨智能本质、人机边界等，为人类应对AI冲击提供认知框架，也为AI赋予意识根基，涉及多学科，具多方面价值。