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预测误差仅0.26mm，中科院自动化所×灵宝CASBOT团队让机器人提前“知道你要干嘛”
中科院自动化所与灵宝CASBOT提出DTRT方法获ICRA 2025录用。该方法利用Transformer和博弈论，将人类动态纳入长期预测，实验显示其预测精度和协作表现显著优于现有技术，有巨大应用潜力。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型，破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中，因细胞组合庞大，难以全实验验证，且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval，STATE 预测效果优，但也存在短板。
AI for Science开始“动手”了：机器人正式走进国家级实验室
今年7月，国家级科研平台实验室迎来首批Monte2人形机器人，由源络科技与实验室联合研发。它能完成复杂实验操作，缓解人工瓶颈。全球自主实验室成趋势，源络发起“原点计划”推动AI for Science迈向实验室3.0。
别再乱调图像塔了！浙大 IJCAI 论文揭露 VLM 非对称性真相，给 CLIP 微调「踩刹车」
浙大陈静远教授课题组等提出自适应非对称适配器，放弃对图像分支硬性微调，引入预测置信度自动给视觉塔‘踩刹车’。经实验总结出微调三大核心洞察，在多个数据集测试中表现优异。
18年前不让你苦修PS的美图，这次不让你苦修AI了
当前AI创作门槛渐高，美图在影像节推出8款AI产品，让用户少学技能拿结果。产品围绕交付成果，定位不同但本质相同。美图还在商业模式、组织架构上转变，市场成绩亮眼。
汉字防AI作弊！甩英文、拉丁文十几条街
中科院等联合发布 Chronicles-OCR 基准测试，让 20 多个主流视觉大语言模型识别汉字演变史。结果显示，模型在古文字识别上表现糟糕，还存在靠认材质作弊情况，暴露了 AI 理解汉字的局限。
Claude不到4%，全军覆没！一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道，UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷，用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示，Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%，多数模型全军覆没，暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
大模型能复刻这些系统吗？ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench，用200个完整代码库重建任务测试主流大模型，要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码，结果所有模型实际解决率为0%，说明模型更擅模仿代码表面结构。
搜索已死？被AI投毒搞怕了的我开始重新看待百度
作者辅导孩子背诗遇读音疑问，问AI结果更懵，百度则给出清晰准确答案且标注来源。原因在于AI基于大模型‘概率预测’易‘编答案’，百度用‘双层Agent’架构结合内容治理，答案更靠谱。