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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。
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。
IMO 主席正式宣布：Google DeepMind在国际数学奥赛拿下金牌！
Google DeepMind的Gemini Deep Think模型在2025年IMO竞赛获金牌水平成绩。虽比OpenAI公布晚，但实现用自然语言解题质的飞跃。它采用增强推理模式，成绩经官方认证，后续将向用户开放。
黎曼猜想推至理论边界99.55%！元代理架构AI：在思考中重塑大脑
科学家面临让AI解决复杂科学难题的问题，传统固定架构AI处理特定复杂问题不顺手。近日学术团队提出Eureka架构，能让AI动态“生长”专用“大脑”，在测试中表现出色，还在数学和物理领域有重大成果。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
刚刚，Sam Altman宣布：GPT-5即将发布
Sam Altman在X上宣布OpenAI通用推理系统在2025年IMO达金牌水平，同时透露GPT - 5即将发布。OpenAI研究员Alexander Wei介绍突破细节，模型解决多道题获35分。GPT - 5是实验模型，有金牌能力的版本还需等待。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite：每秒 363 tokens，百万 token 只要 $0.25
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度达363 tokens/秒，比上一代快45%，首个token响应快2.5倍。价格降低，输入$0.25/百万tokens，输出$1.50/百万tokens。跑分不错，还有动态思考功能，支持多模态输入。