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谷歌助力神经科学飞跃，破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench，这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录，设计多种刺激条件采集数据，有特定基准测试任务和评估指标。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远？字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域，大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现，然而真正的项目开发要求更高。近日，字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench，还介绍了其构建、评估等情况。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
巅峰对决：最强模型GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6同时发布
OpenAI和Anthropic同时发布旗舰级模型GPT - 5.3 - Codex与Claude Opus 4.6。前者有网络攻防与自主代码修复能力，被评定为网络安全高风险；后者用自适应思考与上下文压缩处理长程任务，在多领域表现出色，但二者也都存在安全风险。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据后判断，2028年底前AI自己造AI的概率达60%。他依据编程、科研复现等能力曲线，认为AI工程化生产组件基本齐全，不过AI研究的创意突破仍是关键。