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重磅！Anthropic内部神秘模型在黎曼猜想上取得突破：关键下界从41.6%推到67.2%
A厂宣布Claude在黎曼猜想相关问题取得进展，其内部研究版Claude将黎曼ζ函数零点满足猜想比例的已知下界从41.6%提升到67.2%，经数学家验证，结果意外且有新方法。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
李国杰院士：AI4S里程碑式重大成果综述
本文由李国杰院士撰写，对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述，涵盖数学、物理、化学等多领域成果，如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等，还探讨了AI4S潜力与挑战。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
又是浙大校友！AI眼镜“隔空取物”，戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界，但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy，即现实物体的抽象数字表示，将交互目标转移到代理上，便于用户摆脱限制选物，还支持多种交互功能。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时，生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放，本文提出结合句向量与子模优化的方法，设计子模目标函数，给出代码实现，实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
首帧的真正秘密被揭开了：视频生成模型竟然把它当成「记忆体」
UMD、USC、MIT研究团队发现视频生成模型会把首帧当作‘概念记忆体’，将视觉实体存于首帧并在后续复用。基于此提出轻量方法FFGo，用少量例子让模型实现SOTA级视频定制。
零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。