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开源对机器人的价值，远超大模型时代的想象丨唐文斌深度对谈抱抱脸创始人
Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出当前机器人研究痛点，联合推出开放、统一、可复现的真实世界机器人评测平台RoboChallenge.ai，探讨开源对机器人的价值、评测平台搭建等问题。
AI 模拟消费者，预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现，让大语言模型扮演消费者，用另一AI评分可90%准确预测购买意图，还提出SSR方法。虽有优势，但也面临质疑和局限，可增强市场调研。
微信测试中心刷新业界标准，斩获 ICCV 图像质量评估挑战赛冠军
微信测试中心IH-VQA团队在ICCV 2025 MIPI赛事夺冠，其首创的iDetex方案刷新业界标准。该方案能精准定位图像失真，提升评估可解释性，已在微信多业务落地，未来将深耕多模态质量评价等领域。
论文深度解读：大模型（LLM）加持下的自主无人机分层智能体框架，实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文，介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合，还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
连肝12小时！一轮狂刷1500篇论文，写4.2万行代码，AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家，最长能连续工作12小时，平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码，79%研究结果可被人类复现，已在多领域有7个真发现。
继AlphaFold之后，DeepMind再放“大招”：AlphaGenome直击疾病根源
谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome，可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响，已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果，有四大优势，在多领域有研究潜力，但也存在局限。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
终结数据荒！智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中，高质量数据是短板。近日，智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek，提出「扩散 - 回溯」数据合成方法，用3B模型在基准测试中接近商业模型表现，且数据集可扩容。