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2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
拒绝招聘、产品粗糙，却成史上最快增长软件公司！4个00后“整顿”创业圈：大家都不信，才是我们的机会
Cursor是AI编程工具崛起代表，3个月发布、16个月超36万用户。其背后是4个00后创立的Anysphere公司。创始人Michael Truell分享创业经验，包括早期项目、转型细节，以及Cursor挑战GitHub Copilot的历程。
当大模型陷入幻觉循环，如何用工程化给它“立规矩”？
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”，指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序（HOP）框架，为大模型注入规则，还开源此框架，其在多行业场景应用效果良好。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲：LLM真的理解语言，数字智能极其危险，可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲，对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言，数字智能与生物智能差异大，AI进化快很危险，人类应全球合作研究让AI向善。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光
本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”，实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具，提升了漏洞识别效率与准确性。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师？首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来，Coding Agent 发展迅速，「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此，多校研究团队推出 VISTA，可多维度评测 Coding Agent 开发能力，且持续更新。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
一个程序员失业了：他用AI重构了整个公司，结果杀疯了！
The Agency是拥有50+专业AI代理的开源项目，能让个人和小团队零人力成本获公司职能，相比传统雇佣，运营成本降99%。它有各部门专业代理，支持多工具集成，应用场景广，使用方法简单。
陶哲轩：我差点江郎才尽，只因在普林斯顿待了一年
菲尔兹奖得主陶哲轩在与播客主理人访谈中称，在普林斯顿埋头搞学术让他灵感枯竭，数学家需生活琐事激发想法。还探讨科学研究，如开普勒定律、AI在数学研究的应用、科学评估等问题。