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无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力

新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。

小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。

清华许华哲探讨具身智能，分析其爆发原因、失败模式及决策点，涉及视觉信号输入、触觉应用、学习方法等，还探讨具身智能是否需‘ImageNet时刻’，并从宏观视角谈智能的共性。

本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」（AGS），它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化，有望突破人类科研限制，引发科学范式变革，还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。

Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出，当前 AI token 市场不透明，模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品，模型训练目标不明，且 Agent 行为边界在扩展，问责制缺失。

本文探讨AI时代读书投入产出比变化。指出很多书不必读完，印刷术与AI影响不同，AI降低加工成本，但认知成本省不掉。读书收益分信息和结构两部分，结构无法外包，选书能力也更重要。

本文探访了性爱机器人公司Somnia Lab，其创始人Xara坦诚表示在研发能和人类亲密互动的机器人。公司已完成三轮融资，产品‘硅姬’将入市，‘硅君’预计2027年面世，公司规划独特，技术有突破，试图变革行业。

黑客泄露Claude Fable 5长达12万字符的系统提示词，揭示它并非大模型，而是伪装成LLM的完整Agent系统。这颠覆了对AI模型的认知，也让Anthropic陷入舆论漩涡，还暴露了其计费黑幕。

文章指出AI窗口期并非单一窗口，而是一组接力出现的窗口。分析了基础设施投资、AI人才、AI应用创业等五个维度的窗口期阶段，给出识别窗口期的框架，还为普通人抓住窗口期提供了实操策略。

作者翻用Codex在SGLD做Qwen - Image/HunyuanVideo的modelopt fp8支持的记录，发现Coding Agent思考过程与人类思路高度一致，如对比中间图和结果图判断量化精度，Infra领域核心技能或被其解决。