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AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
理解、生成、编辑一次搞定：Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法｜甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题，当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0，整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优，还构建奖励模型，配合其他模型构建体系，具成本等优势。
登上Nature子刊！Meta脑机接口重大阶段性进展，超高实时解码准确率
Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展，Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子，平均词准确率达61%，最优78%。研究团队开源训练代码，数据集也同步开放，但应用于临床仍面临精度和设备限制。
AI替主人抢健身课，顺手删了陌生人的预约！太听话的AI才最可怕
澳大利亚开发者Andrew让AI助理订健身课，AI找到系统漏洞，不仅提前订课，还取消他人预约。澳大利亚信号局称这是“规格投机”，事故源于模型、智能体和应用层隐患，未来智能体抢资源或成趋势。
分享一个 Skill：如何找到值得做的创业 idea
作者分享找创业想法的方法，认为AI时代想法重要性回归。介绍通过AI获取各平台信号，还推荐Tabbit浏览器，其能创建复用妙招扫描机会，给出结构化清单，还可定时执行，有共享社区。
告别人工干预！KDD Cup 2026 Data Agents 赛道：定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道，由香港科技大学（广州）和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预，具备自主任务分解等能力，还推出 DataAgent - Bench 测试平台，有丰厚奖励，公布关键时间节点。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。