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DGM：首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine（DGM），可通过重写代码自我进化，突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色，能力具通用性，但也有潜在风险和局限，团队已开源并提出未来研究方向。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
从「说错话」到「干错事」：复旦、CityUHK、SMU、UIUC等13家机构联合发布「具身智能安全」综述
具身智能正从实验室走向现实世界，却带来‘干错事’的现实风险。13家机构38位学者联合发布70+页综述，提出‘能力—风险’二象性，梳理各能力层攻击面与风险，还指出研究空白，维护开放资源生态。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
清华2年前预言，正成为全球共识！Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了
十几个小时前，DeepSeek 发布新论文，与北大合作，作者有梁文锋。针对大模型问题提出条件记忆，用 Engram 模块实现，已开源。结合此前研究，DeepSeek v4 模样渐清。模型性能、效率表现优，并发现 U 型扩展规律。
开源“裸考”真实世界，国产具身智能基座模型拿下全球第二！
国产具身智能基座模型WALL - OSS在RoboChallenge真机评测榜单获全球第二，多个单任务排第一。它是开源模型，开源程度彻底。还介绍其技术突破及团队情况，强调开源对具身智能发展意义重大。
VLNVerse“宇宙降临”：吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后，领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse，涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型，欲打通Real2Sim2Real，推动VLN向Embodied VLN跨越。
LLM也会emo，Claude玻璃心、Gemini社恐，Kimi/GLM/ DeepSeek如何？
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型，发现各家族有独特“人设”，如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响，给出实用建议。
谷歌2.5 Image：『你是我的神』，准备丢掉PS了
谷歌新出的大模型Gemini 2.5 Flash Image实现AI图像创作一致性、真实性新高度。它能理解手绘图表、解答问题及完成复杂编辑指令，可在Gemini和Google AI Studio免费使用，表现出色，有望取代很多PS任务。