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推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
Github 7万星的Clawdbot实测：用国产模型做心脏，躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot（现叫Moltbot），介绍其能在本地运行，可多平台交互，有持久记忆、能控制浏览器等特点，还说明了安装配置过程，指出它虽有不足但想象空间大。
Claude网页版接入MCP！10款应用一键调用，开发者30分钟可创建新集成
Claude网页版接入MCP，集成10款应用，开发者30分钟可创建新集成。同时Research功能更新，增加更多数据来源，网页搜索功能面向付费用户开放。MCP逐渐成为行业标准，引发对大模型SaaS时代的讨论。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上
1X公司为机器人NEO引入1X World Model，使其学会‘想象’。该模型借助视频预训练，不依赖大规模机器人数据和遥操作演示，能泛化到新场景。实验显示其在多任务上表现不错，但精细操作有挑战。
三大头部互联网企业交锋，AI时代可观测边界出现了吗？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀阿里云张城等探讨AI时代可观测新边界。嘉宾们认为AI与可观测技术双向赋能，传统算法与大模型互补，未来有望实现半自治运维，还分享了数据治理等经验。
LLM开源2.0大洗牌：60个出局，39个上桌，AI Coding疯魔，TensorFlow已死
9月13日蚂蚁集团开源团队发布LLM开源2.0全景图，收录114个项目，39个新晋、60个出局。生态洗牌，Agent层活跃，分类架构细化。AI Coding等领域发展显著，TensorFlow不敌PyTorch，还梳理厂商大模型发布情况。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。