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TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
马斯克说到做到：开源X平台核心推荐算法
X（原Twitter）开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码，模型参数配置较小，应是简化Demo版。召回用双塔模型，精排用双层Transformer，还介绍了系统架构、模型细节等。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。
谷歌与OpenAI同获ICPC 2025金牌！GPT-5满分夺冠，Gemini攻破人类队伍都没解出的难题
ICPC是计算机程序设计领域的“奥林匹克”。今年GPT - 5满分、Gemini 2.5 Deep Think解10题，达金牌水准，超越人类强队，标志AI在算法竞赛“超车”，证明其具备临场推理等能力。
陶哲轩都惊了！o3首战「AI奥数」碾压夺冠，开源军团仅差5分狂追OpenAI
AI界奥数杯重启，OpenAI o3首参赛，算力拉满时以47分夺冠。测评显示在奥数数学推理上，商用和开源AI差距缩小，开源即将追上商用模型。报告完整测试结果已放出。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”，但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器，研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准，让LLM评估器精确度达人类水平，为构建可靠智能体提供工具。
单卡即可微调大模型！内存占用仅1/8，性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高，低秩适应（LoRA）方法虽降低成本，但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架，在25个多领域任务验证效果好，内存占用仅1/8。
The Batch: 978 | DeepSeek-V4-Pro 更新了
DeepSeek发布旗舰模型DeepSeek-V4-Pro-0813正式版，性能提升，还发布开源agent harness开发者预览版并提价。模型在多指标表现佳，编码能力改进明显，公司公开基准测试框架意义大。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。