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强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
谷歌AlphaGenome登Nature封面！破译生命基因暗物质
Google DeepMind团队的AlphaGenome模型开源并登上Nature封面。它能以单碱基精度破译百万碱基对DNA序列调控密码，在多项基因组轨迹预测任务表现出色，还可用于疾病研究，虽有不足但潜力巨大。
让Agent画思维导图稳固长期记忆：新框架实现稳定长期学习，准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架，从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式，使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈，准确率提升38%。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec，轻量复现工业级OneRec！
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec，是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law，可轻量复现OneRec，提供一站式训练与研究平台，技术优势明显。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
LeCun新公司10.3亿美元种子轮融资，三顾茅庐拉谢赛宁入伙
图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资，投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线，转向联合嵌入预测架构，为通用人工智能提供新解法，还将落地多领域，且承诺开源研究。
IMO题库“过时”了！OpenAI内部模型挑战最新First Proof，做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后，OpenAI用未发布内部模型，一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题，5道基本正确。这些题取自真实研究，切断模型“背答案”可能，意味着自主推理能力进化。
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。