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比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题

斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。

字节Seed团队发布Seed1.5-VL，仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况，评估表现出色，虽处理复杂场景有局限，但仍在多模态任务取得显著进展。

近日，加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体，可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首，实现端到端自动化。

当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。

文章介绍本周5个实用Github开源项目。有资源聚合媒体中心stremio-web，AI原生安全测试平台CyberStrikeAI，本地优先AI编程远控工具hapi，智能股票分析系统daily_stock_analysis，纯前端JavaScript GUI智能体框架PageAgent。

Github官方精选9个开源项目，分框架与平台集成、开发者体验及AI增强编码、自动化与测试编排三大主题。各项目聚焦不同功能，如将MCP嵌入框架、语义理解辅助编码、安全执行调试等，能加速开发者生产力。

在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。

论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

Anthropic登上《时代》周刊封面，被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象，预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现，未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险，该公司还与军方产生冲突。

多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。