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突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
1.6万人「卷」出科学未来！盛夏AI4S上海巅峰赛，谁人终得桂冠？
7月25 - 26日，第三届世界科学智能大赛总决赛及颁奖典礼在上海举行。大赛面向全球选拔，设五大赛道，吸引近1.6万人参赛。大赛秉持开源开放，成果将在星河启智平台共享，还开辟中学组，展现青少年潜力。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
理想首款AI眼镜，只卖1699元
理想推出首款AI眼镜Livis，售价1699元起，整备重仅36g，续航18小时。它能控车、有头枕音响，还可拍照录像。采用流式智能语音框架，核心亮点是理想同学语音助手，意在构建以车为核心的AI生态。
ToC智能体火得快，但更大的价值在企业丨中关村科金@MEET2026
在大模型与智能体快速普及当下，中关村科金总裁喻友平判断AI时代核心是连接更强。他提出企业智能化是长期工程，真正让智能体规模化落地需重构底座平台能力，还介绍了应用场景等。
AutoGLM深夜开源，千千万万个手机Agent要站起来了。
昨天深夜智谱将手机Agent AutoGLM开源，包含手机端智能助手框架和AutoGLM - Phone - 9B模型。它为解决隐私问题给出中间态解法，有3种部署模式，虽有不足，但让个人拥有本地手机Agent成为可能。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
混合数学编程逻辑数据，一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略，基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练，有多项关键发现，为构建AI推理模型提供参考。
Agent KB：经验池让Agents互相学习！GAIA新开源SOTA，Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架，构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色，提升多模型 Pass@1 性能，还在软件工程领域展现价值。其设计精妙，经消融、检索策略等实验验证有效。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。